Redes neurais, ou, mais apropriadamente, redes neurais artificiais são sistemas numéricos cujo objetivo é simular ou aproximar, após ou não um treinamento prévio, um determinado comportamento ou determinada função.

As redes neurais artificiais, como o próprio nome indica, basearam-se nas redes neurais biológicas. À semelhança do cérebro humano, uma rede neural é, em termos gerais, formada por um conjunto de neurônios, interligados entre si por meio de conexões ou pesos.

Assim como acontece com os seres humanos e outros animais, espera-se que uma rede neural aprenda a agir segundo desejada maneira após um certo treinamento.

O processo de aprendizado, em sistemas biológicos, envolve o ajustamento das conexões sinápticas que existem entre os neurônios. Apresenta-se normalmente à rede um conjunto de exemplos de entradas versus saídas desejadas. Um algoritmo de treinamento ajusta então as conexões entre os neurônios. Ao final do aprendizado, os pesos das conexões armazenarão o conhecimento necessário para a resolução de problemas específicos.[7]

Deste modo, as redes neurais são consideradas aproximadores ou interpoladores universais. As aplicações decorrentes são várias: previsão de vendas, reconhecimento de fala, reconhecimento e detecção de rostos, classificação de padrões, etc.