Una red neuronal artificial es un sistema de procesamiento de información que tiene ciertas características de funcionamiento en común con las redes neuronales biológicas. Las redes neuronales artificiales se han desarrollado como generalizaciones de modelos matemáticos del conocimiento humano o de la biología neuronal, basados en las siguientes suposiciones: (1) El proceso de la información ocurre en muchos elementos simples llamados neuronas. (2) Las señales pasan entre las neuronas a través de enlaces que las unen. (3) Cada conexión entre neuronas lleva asociado un peso, el cual, en una red neuronal típica, lo que hace es multiplicar la señal transmitida. (4) Cada neurona aplica una función de activación, generalmente no lineal, a su entrada con el objetivo de determinar su señal de salida. Asimismo, una red neuronal se caracteriza por estos tres elementos o características: (1) La topología de conexiones entre neuronas, lo que recibe el nombre de arquitectura de la red. (2) El método de determinación de los pesos sobre las conexiones, denominado algoritmo de entrenamiento o de aprendizaje. (3) La función de activación que tengan sus neuronas.
