Umetne nevronske mreže so bile razvite na podlagi delovanja človeških možganov kot mehanizma za obdelavo. Nevronske aplikacije, ki so se razvile iz te tehnologije, so številne in raznolike. Uporabljajo se za izboljšanje učinkovitosti na področjih, kot sta navidezna resničnost in podatkovno rudarjenje, kjer obstoječa tehnologija ponavadi zaostaja. Nevronske aplikacije se uporabljajo tudi v panogah od finančnega sektorja do medicinske industrije.
Številni dejavniki vplivajo na aplikacije, za katere je umetna nevronska mreža najbolj primerna. Struktura in dinamika omrežja ter način učenja omrežja igrajo vlogo pri določanju sposobnosti teh aplikacij. Štiri primarne kategorije pomagajo opredeliti naloge in potencialne vrste aplikacij za nevronske mreže.
Približevanje funkcij in obdelava podatkov sta podobni kategoriji, ki zajemata aplikacije, kot sta analiza časovnih vrst in filtriranje podatkov. Kategorija klasifikacije je ena bolj robustnih, saj vsebuje aplikacije, ki izvajajo prepoznavanje vzorcev in zaporedij. Končno je robotika lastna kategorija. Robotske nevronske aplikacije pomagajo pri vsem, od mobilnosti do manipulacije.
Eno omrežje lahko služi številnim nevronskim aplikacijam, saj so programi zasnovani tako, da so prilagodljivi in se učijo kot del programiranja. Industrijske aplikacije vključujejo naloge, kot so napovedovanje ravni v jezerih ali rezervoarjih, pomoč pri kontroli zračnega prometa in optimizacija kemičnih procesov. Podjetja lahko uporabijo nevronske mreže za olajšanje postopka zaposlovanja, tako da analizirajo kandidate in napovedujejo njihovo uspešnost ali analizo baze podatkov strank za pomoč pri določanju marketinških skupin. Optično prepoznavanje znakov, imenovano OCR, je ena najbolj znanih nevronskih aplikacij.
Tako finančna kot medicinska industrija redno uporabljata nevronske aplikacije. Finančne družbe uporabljajo različne metode rudarjenja in analize podatkov ter sisteme za napovedovanje. Avtomatski sistemi trgovanja pogosto vključujejo nevronske aplikacije. Druga aplikacija je medicinska diagnoza. Raziskave, medicinske ali druge, imajo tudi izjemne koristi z vključitvijo nevronske mreže za prepoznavanje vzorcev, obdelavo velikih količin podatkov in izvajanje napovednih simulacij.
Nevronske aplikacije postajajo postopoma vse bolj razširjene, zlasti pri razvoju robotike in virtualne resničnosti. Različne metode strojnega vida in mobilizacije je mogoče optimizirati ali nadzorovati. Strojno učenje igra veliko vlogo na obeh področjih, saj omogoča robotom, da se učijo svojega okolja, in s skoraj takojšnjim prilagajanjem okolij navidezne resničnosti glede na interakcije uporabnikov. Ker postajajo nevronske mreže lažje delati in so bolj robustne, se bodo nevronske aplikacije še naprej razvijale in pomagale neštetim področjem pri nalogah, ki so sicer okorne.