Neuronová síť se učí pomocí procesu nazývaného trénování. Během trénování jsou prezentována vstupní data a odpovídající očekávané výstupy. Síť pak porovná své predikce s těmito očekávanými výstupy a upravuje své váhy a parametry tak, aby minimalizovala chybu predikce. Tento proces se opakuje mnohokrát s různými datovými sadami, dokud síť nedosáhne požadované úrovně přesnosti. Tímto způsobem se neuronová síť učí rozpoznávat vzory a provádět úkoly, na které byla navržena.
Neuronová síť je druh algoritmu strojového učení, který využívá kolekci propojených uzlů k aproximaci funkcí, které mohou mapovat vstupní proměnné na výstupy. Pro naučení parametrů neuronové sítě musí počítač upravit váhy spojení mezi uzly tak, aby síť produkovala správný výstup pro dané vstupy. Tento proces úpravy se nazývá učení a provádí se porovnáním výstupu, který síť produkuje, s očekávaným výsledkem a následným použitím optimalizačního algoritmu k doladění vah tak, aby výstup sítě přiblížil očekávanému výsledku. Proces se opakuje pro několik iterací s různými vstupy a očekávanými výstupy. Nakonec budou váhy spojení mezi uzly upraveny tak, že výstup neuronové sítě bude odpovídat očekávanému výsledku a učící proces bude dokončen.