ニューロンネットワークは、生物学的ニューラルネットワークに関する知識に触発された情報の組織と処理のモデルです。本質的に、ニューロンネットワークは入力情報に一連の変換をキャプチャして適用し、情報とその変換がニューロン（論理エンティティ）間に広がるようにします。ニューロン間に異なるトポロジーと接続方法論があり、異なる変換を引き起こし、さまざまなタイプの問題の解決により適切になります。本質的に、求められているのは、学習プロセスの後にニューロンネットワークの異なる適応を通じて、予想に可能な限り近い結果を提供することです。
Una red neuronal es un modelo de organización y procesado de la información inspirado en el los conocimientos que tenemos sobre las redes neuronales biológicas. En esencia una red neuronal capta y aplica una serie de transformaciones a una información de entrada, de forma que la información y sus transformaciones se propaguen entre las neuronas (que son entidades lógicas). Existen diferentes topologías y metodologías de conexión entre las neuronas que dan lugar a diferentes transformaciones, haciéndolas más adecuadas para la resolución de diferentes tipos de problemas. En esencia lo que se busca es que a través de diferentes adaptaciones de la red neuronal tras un proceso de aprendizaje, ésta ofrezca un resultado lo más cercano posible al esperado.