Neurální síť je složená z mnoha jednoduchých jednotek nazývaných neurony, které jsou propojeny mezi sebou. Každý neuron přijímá vstupní signály, zpracovává je a generuje výstupní signál. Vstupní signály jsou váhovány podle důležitosti a předány dalším neuronům. Během trénování se váhy mezi neurony upravují tak, aby síť byla schopná správně klasifikovat data. Neurální sítě jsou schopny učit se a adaptovat na nové informace, což je dělá velmi efektivními v různých úlohách, jako je rozpoznávání obrazu, překlad jazyka nebo predikce.
Neuronová síť je typ modelu strojového učení, který se skládá z několika vrstev propojených neuronů (také nazývaných "uzly"), které jsou organizovány do propojené sítě. Každý uzel je zodpovědný za přijetí vstupu, provedení nějakých operací a následné vydání signálu. Uzly sdílejí stejné váhy, které jsou v průběhu času upravovány procesem nazývaným trénování. Uzly pak spolupracují na řešení úkolu, který jim byl přidělen, například klasifikaci vstupu nebo predikci nových dat.