En el campo de la computación, un modelo de red neuronal es una estructura de múltiples capas que utiliza funciones no lineales para aprender patrones en los datos. A medida que se entrena, las capas se ajustan internamente para reducir los errores en el conjunto de datos de prueba. Este modelo ha demostrado ser extremadamente efectivo en tareas complejas como reconocimiento de imágenes y procesamiento del lenguaje natural.
 Una red neuronal es una arquitectura inspirada en la estructura y funcionamiento de las neuronas biológicas que se emplea para resolver problemas complejos y difíciles mediante un aprendizaje automático iterativo. Se compone de capas interconectadas, cada una de ellas con diferentes propiedades operativas (como neuronas perceptivas o ocultas), y utiliza funciones no lineales como activación para procesar y transformar la información que recibe a lo largo del camino hacia la salida.

El proceso de entrenamiento implica la utilización de un conjunto de datos con etiquetas conocidas (en el caso de tareas supervisadas) o, en algunas ocasiones, sin etiquetas (para tareas no supervisadas). Durante este proceso, las redes neuronales ajustan sus pesos y sesgos internos para minimizar una función objetivo que mide la diferencia entre los resultados obtenidos por la red y las etiquetas esperadas. El ajuste de estos parámetros se hace mediante técnicas como el descenso de gradiente estocástico o backpropagation, lo que permite al modelo aprender patrones relevantes en los datos y generar predicciones precisas sobre nuevas entradas no vistas.

Las redes neuronales se han convertido en herramientas poderosas para resolver una amplia gama de problemas complejos, como el reconocimiento facial, la clasificación de imágenes y vídeo, el procesamiento del lenguaje natural, la traducción automática entre idiomas y más. Su capacidad de representar y aprender patrones no lineales los hace ideales para tareas en las que existen relaciones complejas y sin estructura predecible entre variables implicadas.

En resumen, redes neuronales son un componente fundamental del aprendizaje automático moderno y su eficacia se debe a la combinación de una arquitectura flexible para representar datos multidimensionales y funciones no lineales que permiten el reconocimiento complejo y profundo de patrones en los conjuntos de datos.