神经网络是一系列算法，通过模仿人脑操作技术的过程，努力识别一组数据中的基本关系。从这个意义上说，神经网络指的是有机或人工神经元系统。
神经网络几乎适用于预测变量（独立变量、输入）和预测变量（依赖变量、输出）之间存在关系的所有情况，即使这种关系非常复杂并且不容易用通常的“相关性”术语表达”或“群体之间的差异”。
神经网络有多种应用，如下所示 -
医学现象检测- 可以检查一系列与健康相关的指标（例如，心率、血液中几种物质的水平、呼吸率的组合）。特定医疗状况的发作可能与被检查的变量子集的非常复杂的（例如，非线性和交互性的）变化组合有关。神经网络已被用于识别这种预测设计，以便推荐适当的治疗。
股票市场预测- 股票价格和股票指数的波动是复杂、多维但在某些情况下至少部分确定性现象的另一个例子。许多技术分析师正在使用神经网络根据大量因素（例如其他股票的过去表现和各种经济指标）对股票价格进行预测。
信用分配- 关于贷款申请人的各种数据通常是已知的。例如，可以访问申请人的年龄、教育、职业和其他一些事实。在对历史数据训练神经网络后，神经网络分析可以识别最相关的特征，并使用这些特征将申请人分类为信用风险的好坏。
监测机器状况- 神经网络可以通过提供额外的专业知识来安排机器的预防性保存，从而有助于降低价值。
可以训练神经网络对机器在一般运行时（“误报”）和处于问题边缘时产生的声音进行分类。在此培训期之后，网络的熟练程度可用于在即将发生的故障出现并产生代价高昂的不可预见的“停机时间”之前解决技术人员的问题。
引擎管理- 神经网络已被用于评估来自引擎的传感器输入。神经网络控制发动机运行的各种参数，以实现特定目标，例如最小化燃料消耗。