Existuje několik výhod použití neuronové sítě pro strojové učení. Patří mezi ně schopnost učit se a adaptovat se na nová data, schopnost zpracovávat složité a nejasné vzory, schopnost extrahovat významné informace z velkého množství dat a schopnost pracovat s různými typy dat, jako jsou text, obrazy nebo zvuk. Neuronové sítě také mohou být efektivní při řešení problémů, které jsou obtížné nebo nemožné řešit tradičními algoritmy.
Neuronové sítě jsou mocné nástroje pro strojové učení, protože dokážou zachytit a využít složité vzory v datech. Jsou také flexibilní a mohou být snadno přizpůsobeny novým úkolům. Neuronové sítě jsou také odolné vůči šumu a dokážou se učit složité nelineární vztahy mezi vstupy a výstupy. Navíc jsou efektivní z hlediska zpracování a paměti a často mohou snížit počet parametrů potřebných k popisu datové sady.