Sieć neuronowa to wiele połączonych ze sobą sztucznych neuronów. Wyjście pierwszego neuronu przekazuje sygnał do wejścia następnego, ten przetwarza sygnał i wysyła go następnemu – i tak dalej…

Neurony w sieciach neuronowych ułożone są w warstwy. Warstw może być od kilku do kilkunastu.
Warstwa zewnętrzna (wejściowa) to ta, która rejestruje bodźce z zewnątrz. Zebrane informacje przetwarza w bloku sumującym i bloku funkcji aktywacji, a potem przekazuje (lub nie) informację następnej warstwie neuronów. Te następne warstwy nazywa się warstwami ukrytymi. Przeliczają one informacje uzyskane od poprzedniej warstwy i przekazują następnym warstwom ukrytym lub warstwie wyjściowej. Warstwa wyjściowa dokonuje ostatnich obliczeń tego, co otrzymały i przeliczyły wszystkie poprzednie warstwy, a następnie wysyła wynik w formie decyzji. Decyzją może być rozpoznanie jakiegoś przedmiotu, np.: „Czy na zdjęciu jest koło?”  decyzja: TAK.

Sztucznych sieci neuronowych używa się np. do podejmowania decyzji. Dają sztucznej inteligencji ogromne możliwości. Pozwalają jej się uczyć, ale też robić niesamowite rzeczy. Na sztucznych sieciach neuronowych oparte są samochody autonomiczne, programy do rozpoznawania pisma odręcznego czy roboty humanoidalne.