Simulator nevronske mreže je nekakšno tehnološko orodje, ki poskuša analizirati sisteme, ki odražajo dejavnosti človeških ali živalskih možganov. Umetne nevronske mreže posnemajo skupine bioloških nevronov, s katerimi poskušajo uporabiti vrste biološkega inženiringa v človeških in živalskih možganih za razvoj novih tehnologij. Simulator nevronske mreže lahko zagotovi modeliranje ali nekakšen raziskovalni prototip za umetno nevronsko mrežo.
Na splošno je simulator nevronske mreže vir za raziskovalce, ki se ukvarjajo z ugotavljanjem delovanja nevronske mreže. Široka paleta orodij bo analizirala algoritme v nevronski mreži in procese, ki jih lahko znanstveniki opazujejo v teh zelo zapletenih omrežjih. Različne vrste zbiranja podatkov pomagajo simulatorju oceniti, kaj se dogaja znotraj biološkega ali umetnega omrežja.
Za učinkovito prikazovanje človeških operaterjev, kako deluje nevronska mreža, simulatorji nevronskih omrežij najpogosteje vključujejo vsestranske vizualne vmesnike, ki predstavljajo podatke na grafični način. Mnogi od teh imajo več oken, ki so označena za enostavno identifikacijo podatkovnih modulov ali opravilnih vrstic. Simulatorji lahko vključujejo barvno označene vizualne elemente, ki uporabnikom pokažejo, kako nevronska mreža deluje v simulaciji.
Narava simulatorja nevronske mreže je, da poskuša kopirati delovanje omrežja. Strokovnjaki so poudarili, da so v današnjem raziskovalnem svetu orodja, ki jih raziskovalci uporabljajo za ocenjevanje umetnih nevronskih mrež, pogosto bolj zapletena kot ena sama simulacija. Zaradi tega lahko znanstveniki, ki preučujejo umetne nevronske mreže, ta orodja imenujejo bolj splošne »platforme« ali »raziskovalna okolja«.
Simulatorji nevronskih mrež so še vedno najnaprednejši način vrednotenja bioloških nevronskih mrež. Ta orodja so priljubljena pri opazovanju vedenja možganov ljudi in živali. Drug razred simulatorjev, imenovan simulatorji analize podatkov, se pogosto uporablja za naloge, kot sta rudarjenje podatkov in napovedovanje. Simulatorji lahko zagotovijo napovedne modele ali preprosto pasivno posredujejo informacije o testu ali delovanju omrežja.
Drug način, kako se simulatorji nevronskih omrežij razlikujejo, je način, kako ustvarjajo ali zajemajo podatke. Sem spadajo tehnologije baz podatkov, pri katerih je določen model lahko všeč raziskovalni in razvojni skupini glede na parametre njihove raziskave in njihove namene ali morebitne cilje. Ti segajo od preprostih načrtov preglednic do zapletenih večokenskih programov z naprednimi algoritmi in zmogljivostjo.