شبكة عصبونية حيوية
الشبكة العصبونية الحيوية في العلوم العصبية هي عبارة عن سلسلة من الخلايا العصبية المترابطة والتي يحدِد تنشيطها مسار خطي يمكن التعرف عليه. وتتفاعل الخلايا العصبية الموجودة في الشبكة العصبونية مع جيرانها عن طريق اتصال نهايات المحور العصبي لخلية بالزوائد الشجرية لخلية أخرى، في نقاط معينة تُعرف بنقاط التشابك العصبي. وإذا كان مجموع إشارات الإدخال في خلية عصبية واحدة يفوق عتبة معينة، فإن الخلية العصبية تقوم بإرسال جهد الفعل لربوة المحور العصبي ومن ثم تنقل هذه الإشارة الكهربائية على طول المحور العصبي.
شبكة عصبونية التفافية
الشبكات العصبونية الالتفافية نوع خاص من أنواع الشبكات العصبونية بالتغذية الأمامية Feed forward neural network و تستمد إلهامها من العمليات البيولوجية الحاصلة في الفص البصري بالتحديد في دماغ الكائنات الحية, وتعتبر حلاً للكثير من مشاكل الرؤية الحاسوبية في الذكاء الاصطناعي مثل معالجة الصور و الفيديوهات, يوجد لبنيتها عدة تصاميم ولكن Le-Net 5 يعتبر النموذج الأكثر شهرة و تطبيقاً عملياً و قد قدمه عام 1998 . 
تعتبر الشبكات العصبونية الالتفافية (بالإنجليزية
أو اختصاراً CNN ) نوعاً خاصاً و هاماً من أنواع الشبكات العصبونية و لكن قبل البدء فيها من الضروري أن تتعرف على المفاهيم الأساسية في الشبكات العصبونية الصناعية Artificial Neural Network .
العصبون (بالانجليزيةneuron)
يمثل العصبون الوحدة الأساسية الصغرى لبناء الشبكة العصبونية و يقابل الخلية العصبية في النموذج البيولوجي, و هو عبارة عن عنصر حاسوبي له عدة أقنية دخل و قناة خرج واحدة, حيث تأتي أقنية الدخل بمعلومات و لكن لا تكون جميعها بنفس الأهمية و لذلك نثقل كل معلومة بوزن weight , تكون هذه الأوزان عشوائية في البداية ثم يتم تعديلها أثناء عملية التدريب, في بعض النماذج قد نضع لكل عصبون عتبة base وهي بمثابة عتبة التنبيه في النموذج البيولوجي . 
يجري كل عصبون العمليات التالية لإيجاد الخرج :
يعتبر اختيار تابع التنشيط المناسب خطوة هامة في تصميم الشبكة العصبونية, ويكون هدفه الأساسي سحب الخرج للمنطقة المقبولة وتكون قيمها إما :
-1,1 إن كان bipolar ثنائي القطب أو 0,1 إن كان binary ثنائي .