Obstaja kar nekaj različnih načinov uporabe nevronskih mrež za prepoznavanje vzorcev, ki so vključene v precej širok nabor panog. Velik del te vrste dela se opravi pri prepoznavanju v komunikacijah, kot sta prepoznavanje glasu in prepoznavanje rokopisa, čeprav se lahko uporablja tudi za prepoznavanje obrazov. Prepoznavanje vzorcev je lahko pomembno tudi za medicinska in poslovna področja, kjer se lahko s takšno programsko opremo diagnosticira bolezni in analizira finančna statistika. Obstajajo tudi aplikacije za uporabo nevronskih mrež za prepoznavanje vzorcev na področju elektronske zabave in kazenskega pregona.
Uporaba nevronskih omrežij za prepoznavanje vzorcev je v zadnjih nekaj desetletjih postala zelo priljubljena, saj je računalniška tehnologija dovolj napredovala, da je lahko prilagodila takšna omrežja. Umetne ali sintetične nevronske mreže so vrsta programa umetne inteligence, ki je zasnovan tako, da posnema ali replicira način, na katerega biološki nevroni v človeškem osrednjem živčnem sistemu sprejemajo in obdelujejo informacije. Ena najboljših aplikacij, ki so jih številni raziskovalci našli za to tehnologijo, je uporaba nevronskih mrež za prepoznavanje vzorcev.
Nekatere najpogostejše uporabe nevronskih mrež za prepoznavanje vzorcev so pri prepoznavanju glasu in rokopisa. Številni različni programi uporabljajo prepoznavanje glasu, kot so programi za pogovor z besedilom in programska oprema, ki se uporablja za avtomatizirane telefonske sisteme. Obstajajo tudi programi za rokopis, ki lahko analizirajo napisano vsebino in nato to pisavo spremenijo v natipkano besedilo. Takšne programe je mogoče uporabiti tudi za analizo in prepoznavanje vokalnih vzorcev, rokopisa in obrazov iz slik in zvočnih datotek, naloženih v računalnik, ki jih lahko uporabimo za identifikacijo ljudi na podlagi takšnih vzorcev.
Omembe vredne uporabe so tudi v medicini in podjetništvu. Nevronske mreže je mogoče uporabiti za »učenje« pogostih simptomov različnih bolezni in nato te simptome prepoznati kot vzorce za diagnosticiranje bolnikov. Podobno je mogoče analizirati vzorce v poslovnih in finančnih trendih, da naredimo napovedi o uspešnosti delnic ali potencialnih prihodnjih dobičkov. Nekatere finančne uporabe nevronskih mrež za prepoznavanje vzorcev lahko vključujejo tudi analizo informacij o vlogah za posojila ali podaljšanje kredita.
Elektronska zabava, kot je programska oprema za igre, lahko uporablja tudi nevronske mreže za prepoznavanje vzorcev. To se pogosto naredi za ustvarjanje bolj realističnih ali inteligentnih nasprotnikov v video igrah in je še posebej uporabno za igre, kot je šah, kjer lahko prepoznavanje vzorcev pogosto nakazuje najboljšo potezo za računalniškega nasprotnika. Prepoznavanje vzorcev je lahko pomembno tudi za uporabo v organih pregona, kot je razvoj elektronskih “nosov”, ki lahko “vohajo” eksploziv. Te naprave se “naučijo” prepoznati delce v sledovih, povezanih z različnimi vrstami eksplozivov, in lahko nato prepoznajo njihovo prisotnost v paketu ali prtljagi.