Rețelele neuronale sunt o clasă de algoritmi de învățare automată inspirați de structura și funcțiile creierului uman. Ele sunt compuse din noduri interconectate, numite neuroni, organizate în straturi: de intrare, ascuns și de ieșire. Fiecare neuron primește date de intrare, le procesează folosind o funcție de activare și transmite rezultatul către următorii neuroni. Antrenamentul unei rețele neuronale se realizează prin ajustarea ponderilor conexiunilor dintre neuroni pe baza diferenței dintre rezultatul prezis și cel real (eroarea). Acest proces este repetat de multiple ori până când rețeaua atinge acuratețea dorită. Rețelele neuronale își găsesc aplicabilitate într-o gamă largă de sarcini, incluzând recunoașterea imaginilor și a vorbirii, procesarea limbajului natural, predicția seriilor temporale, sistemele de recomandare și condusul autonom.