Umělé neuronové sítě jsou inspirovány biologickým mozkem a skládají se z mnoha umělých neuronů, které jsou propojeny mezi sebou. Každý neuron přijímá vstupní signály, zpracovává je a generuje výstupní signál. Váhy jsou přiřazeny každému spojení mezi neurony a určují, jak moc je signál z jednoho neuronu důležitý pro druhý neuron. Během trénování se váhy upravují tak, aby síť byla schopná správně generalizovat a řešit problémy. Umělé neuronové sítě jsou schopny učit se a adaptovat na nová data, což je dělá velmi efektivními pro různé úlohy, jako je rozpoznávání obrazu, překlad jazyka nebo predikce.
Umělá neuronová síť (ANN) je síť propojených uzlů, která se používá pro strojové učení a rozpoznávání vzorů. Uzly jsou navrženy tak, aby napodobovaly neurony v lidském mozku a jsou organizovány do vrstev. Každý uzel obsahuje číselnou hodnotu nebo váhu, která je upravována na základě vstupních dat, a uzly jsou propojeny mezi sebou. Když jsou nová data zavedena do vstupní vrstvy, číselná hodnota každé vrstvy je kombinována a vážena. Součet vstupů je pak projit aktivizační funkcí, která určuje výstup sítě. Výstup je pak použit k úpravě vah sítě, což jí umožňuje učit se z dat a zlepšovat své predikce v průběhu času.