Mạng nơron nhân tạo, gọi tắt là mạng nơron, là một mô hình xử lý thông tin phỏng theo cách thức xử lý thông tin của các hệ nơron sinh học. Nó được tạo lên từ một số lượng lớn các phần tử (gọi là nơron) kết nối với nhau thông qua các liên kết (gọi là trọng số liên kết) làm việc như một thể thống nhất để giải quyết một vấn đề cụ thể nào đó. Một mạng nơron nhân tạo được cấu hình cho một ứng dụng cụ thể (nhận dạng mẫu, phân loại dữ liệu,…) thông qua một quá trình học từ tập các mẫu huấn luyện. Về bản chất học chính là quá trình hiệu chỉnh trọng số liên kết giữa các nơron sao cho giá trị hàm lỗi là nhỏ nhất.
Mạng nơ ron nhân tạo là một mô phỏng xử lý thông tin, được nghiên cứu ra từ hệ thống thần kinh của sinh vật, giống như bộ não để xử lý thông tin. Nó bao gồm số lượng lớn các mối gắn kết cấp cao để xử lý các yếu tố làm việc trong mối liên hệ giải quyết vấn đề rõ ràng. ANNs giống như con người, được học bởi kinh nghiệm, lưu những kinh nghiệm hiểu biết và sử dụng trong những tình huống phù hợp.
Mạng nơ-ron nhân tạo là một hệ thống xử lý thông tin được xây dựng trên cơ sở tổng quát hoá mô hình toán học của nơ-ron sinh học và phỏng theo cơ chế làm việc của bộ não con người. Mạng nơ-ron nhân tạo gồm các nơ-ron và liên kết có trọng số giữa chúng. Vì vậy ANN tạo nên một hệ thống xử lý thông tin làm việc trên cơ sở phỏng theo cách làm việc của hệ thống các nơ-ron trong bộ não con người. Tuy nhiên, trong bộ não của con người, các tế bào nơ-ron liên kết với nhau chằng chịt và tạo nên một mạng lưới vô cùng phức tạp. Các loại mạng nơ-ron nhân tạo được xác định bởi cách liên kết giữa các nơ-ron , trọng số của các liên kết đó và hàm chuyển tại mỗi nơ-ron. Các hình vẽ dưới đây thể hiện các cách kết nối khác nhau.
Mạng nơ-ron truyền thẳng một lớp là loại mạng chỉ có lớp nơ-ron đầu vào và một lớp nơ-ron đầu ra (thực chất lớp nơ-ron đầu vào không có vai trò xử lý, do đó ta nói mạng chỉ có một lớp). Loại mạng này còn được gọi là mạng perceptron một lớp. Mỗi nơ-ron đầu ra có thể nhận tín hiệu từ các đầu vào x1, x2, …, xm để tạo ra tín hiệu đầu ra tương ứng.
Trong mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp, lớp nhận tín hiệu vào của mạng gọi là lớp vào (input layer), nó thường không thực hiện việc chuyển đổi thông tin mà chỉ làm chức năng nhận tín hiệu. Tín hiệu ra của mạng được đưa ra từ lớp ra (output layer). Các lớp ở giữa lớp vào và lớp ra gọi là các lớp ẩn. Trong mạng truyền thẳng (feedforward network) không có nút nào mà đầu ra của nó là đầu vào của một nút khác trên cùng lớp với nó hoặc lớp trước.
Mạng có phản hồi (feedback network) là mạng mà đầu ra của một nơ-ron có thể trở thành đầu vào của nơ-ron trên cùng một lớp hoặc của lớp trước đó. Mạng feedback có chu trình khép khín gọi là mạng quy hồi (recurrent network)
