Nevronska obdelava se je prvotno nanašala na način delovanja možganov, vendar se izraz pogosteje uporablja za opis računalniške arhitekture, ki posnema to biološko funkcijo. V računalnikih nevronska obdelava daje programski opremi možnost, da se prilagodi spreminjajočim se situacijam in izboljša svoje delovanje, ko je na voljo več informacij. Nevronska obdelava se uporablja v programski opremi za opravljanje nalog, kot so prepoznavanje človeškega obraza, napovedovanje vremena, analiza govornih vzorcev in učenje novih strategij v igrah.
Človeški možgani so sestavljeni iz približno 100 milijard nevronov. Ti nevroni so živčne celice, ki posamezno služijo preprosti funkciji obdelave in prenosa informacij. Ko se živčne celice prenašajo in obdelujejo v grozdih, imenovanih nevronska mreža, so rezultati zapleteni – na primer ustvarjanje in shranjevanje spomina, obdelava jezika in odzivanje na nenadno gibanje.
Umetna nevronska obdelava posnema ta proces na enostavnejši ravni. Majhna procesna enota, imenovana nevron ali vozlišče, opravlja preprosto nalogo obdelave in prenosa podatkov. Ker preproste procesne enote združujejo osnovne informacije prek konektorjev, postanejo informacije in obdelava bolj zapletene. Za razliko od tradicionalnih računalniških procesorjev, ki potrebujejo človeškega programerja za vnos novih informacij, se nevronski procesorji lahko učijo sami, ko so programirani.
Na primer, nevronski procesor se lahko izboljša pri damah. Tako kot človeški možgani se tudi računalnik nauči, da so določene poteze nasprotnika narejene za ustvarjanje pasti. Osnovno programiranje lahko omogoči, da se računalnik prvič ujame. Pogosteje pa se pojavi določena past, večjo pozornost namenja računalnik tem podatkom in se začne ustrezno odzivati.
Nevronski programerji vse večjo pozornost, ki jo računalnik namenja določenim rezultatom, imenujejo »teža«. Tradicionalna obdelava bi računalniku zagotovila le osnovna pravila igre in omejeno število strategij. Nevronska obdelava se z zbiranjem podatkov in večjo pozornostjo na pomembnejše informacije sčasoma uči boljših strategij.
Moč nevronske obdelave je v njeni fleksibilnosti. V možganih so informacije predstavljene kot elektrokemični impulz – majhen sunek ali kemični signal. Pri umetni nevronski obdelavi so informacije predstavljene kot številčna vrednost. Ta vrednost določa, ali je umetni nevron aktiven ali ostane v mirovanju, in določa tudi, kam pošlje svoj signal. Če je na primer določen kontrolor premaknjen na določen kvadrat, nevronska mreža te informacije prebere kot številčne podatke. Ti podatki se primerjajo z naraščajočo količino informacij, ki posledično ustvarijo dejanje ali rezultate.