Umetne nevronske mreže so sistemi za obdelavo informacij, ki temeljijo na naravnih živčnih sistemih, kot so človeški možgani. Sestavljeni so iz številnih posameznih umetnih nevronov, ki so med seboj povezani, lahko skupaj rešujejo probleme in imajo sposobnost učenja. Ponavljajoča se nevronska mreža (RNN) je še posebej podobna človeškim možganom, ker vsebuje povratne zanke. Ti omogočajo, da signali potujejo naprej in nazaj, kar ustvarja bolj zapleten in manj stabilen sistem. Ponavljajoča se nevronska mreža je dinamična in po vsakem vnosu se stanje sistema nenehno spreminja, dokler ne doseže ravnotežja.
Človeške možgane lahko opišemo kot biološke ponavljajoče se nevronske mreže. Umetna ponavljajoča se nevronska mreža deli sposobnost možganov, da se učijo procesov in vedenja. To ni mogoče z metodami tradicionalnega strojnega učenja. Tako kot druge vrste nevronskih mrež je ponavljajoča se nevronska mreža še posebej dobra pri prepoznavanju vzorcev in opazovanju trendov. Za tovrstni računalniški model so bile najdene številne možne uporabe, vključno s prepoznavanjem bolezni iz medicinskih pregledov, modeliranjem telesnih sistemov, prepoznavanjem govora in rokopisa ter napovedovanjem borze.
Običajno se ponavljajoča nevronska mreža uporablja za reševanje problema, za katerega je znano ali močno sumljivo, da obstaja nekakšna povezava med vnosom podatkov in neznanim izhodom. Omrežje se bo usposobilo ali pa se bo usposobilo, da bo razvilo to razmerje in zagotovilo možno izhodno vrednost. Ponavljajoča se nevronska mreža je sposobna obravnavati velike kompleksne probleme, pri katerih nekatere vrednosti manjkajo ali so poškodovane. Njegova sposobnost učenja iz primerov ga naredi močnega in prilagodljivega ter odpravlja potrebo po ustvarjanju algoritma za vsako posebno nalogo.
Ponavljajoče se nevronske mreže lahko opišemo kot orodja za nelinearno statistično modeliranje podatkov. Prisotnost povratnih zank pomeni, da so prilagodljivi sistemi, ki se lahko odzovejo na spremembe. Ponavljajoča se nevronska mreža, ki se uporablja na področju robotike, lahko robotu omogoči, da se uči iz izkušenj, kar mu omogoča, da se odloči, v katero smer bo šel, da bi dosegel cilj. Morda bi bilo mogoče celo razviti radovednost pri robotih, tako da se bo osredotočiti na stvari, ki so nepredvidljive, čeprav ne povsem naključne, nagrado. Nekateri znanstveniki verjamejo, da je zavest sama mehanski proces in da bi bilo mogoče nekega dne razviti zavestno obliko ponavljajoče se nevronske mreže, čeprav bi to vodilo do etičnih vprašanj o pravicah robotov in strojev.