Programiranje nevronske mreže je precej zapleteno in lahko uporablja različne programske jezike in strojno opremo za ustvarjanje umetne nevronske mreže (ANN). Na splošno pa se ta vrsta programiranja začne z vzpostavitvijo parametrov, ki jih je mogoče uporabiti za opis objektov in nato te predmete ločiti v kategorije. Različne vrste vhodov se lahko nato vnesejo v ta sistem, da se programu omogoči analiziranje vhodnih parametrov in izhod indikacije, kako naj bo vhod kategoriziran. Programiranje nevronskih omrežij običajno večkrat ponovi ta postopek, da se omrežju “nauči” pravilnih in napačnih odgovorov za različne vhodne podatke.
Nevronska mreža je velika mreža, sestavljena iz posameznih delov, imenovanih nevroni v človeških možganih, ki jih pogosto posnemajo tisti, ki delajo na umetni inteligenci (AI). Programiranje nevronskih mrež se običajno uporablja za ustvarjanje umetnih nevronskih mrež, ki posnemajo funkcije človeških možganov za reševanje problemov in kategorizacijo različnih predmetov. To programiranje lahko uporablja različne jezike in sintakse, odvisno od preferenc programerja in splošnega namena oblikovane ANN. Tako strojna kot programska oprema se uporabljata pri programiranju nevronskih omrežij, pri čemer se posamezna vezja pogosto uporabljajo za posnemanje ločenih nevronov, ki jih najdemo v bioloških nevronskih mrežah.
Programiranje nevronske mreže se lahko začne z ustvarjanjem omrežja in različnih parametrov, ki se uporabljajo pri identifikaciji različnih objektov. Vhod se dovaja v nevronsko mrežo in programu je dovoljeno analizirati ta vhod, da določi različne identifikatorje, ki se uporabljajo pri kategorizaciji prejetega vhoda. Nekdo lahko vnese različne parametre o vrstah psov, na primer, kot so veliki in majhni, rep ali brez repa ter kosmati ali brez dlake. Programiranje nevronske mreže nato vključuje nevronsko mrežo, ki analizira posamezne parametre, da identificira določeno vrsto psa, ki se identificira.
Če omrežje identificira parametre, vključno z velikimi, repnimi in kosmati, na primer, potem lahko sklepa, da je vnos namenjen identifikaciji nemškega ovčarja. Če bi iste informacije povzročile, da je omrežje identificiralo čivavo, bi bila analiza napačna in nevronska mreža bi se iz napake “učila” za pravilno identifikacijo psa v prihodnosti. To je seveda preprost primer, kako deluje programiranje nevronskih omrežij in dejanski proces običajno vključuje na stotine ali tisoče parametrov in številna preverjanja omrežja. S tem procesom omrežje vzpostavi sredstva za pravilno prepoznavanje vhodnih podatkov v prihodnosti, kar omogoča programiranju nevronskih omrežij za ustvarjanje sistemov AI, ki se učinkovito učijo iz napak in se prilagajajo novim podatkom.