（人工知能の分野で）ニューラルネットワーク（英: neural network; NN、神経網）は、生物の学習メカニズムを模倣した機械学習手法として広く知られているものであり[1]、「ニューロン」と呼ばれる計算ユニットをもち、生物の神経系のメカニズムを模倣しているものである[1]。人間の脳の神経網を模した数理モデル[2]。模倣対象となった生物のニューラルネットワーク（神経網）とはっきり区別する場合は、人工ニューラルネットワーク (英: artificial neural network) と呼ばれる。

以下では説明の都合上[注釈 1]、人工的なニューラルネットワークのほうは「人工ニューラルネットワーク」あるいは単に「ニューラルネットワーク」と呼び、生物のそれは「生物のニューラルネットワーク」あるいは「生物の神経網」、ヒトの頭脳のそれは「ヒトのニューラルネットワーク」あるいは「ヒトの神経網」と表記することにする。
概要生物のニューロン

人工ニューラルネットワークを理解するには、そもそもそれがどのようなものを模倣しようとしているの知っておく必要があるので説明する。ヒトの神経系にはニューロンという細胞があり、ニューロン同士は互いに軸索 (axon) と樹状突起 (dendrite) を介して繋がっている。ニューロンは樹状突起で他の神経細胞から情報を受け取り、細胞内で情報処理してから、軸索で他のニューロンに情報を伝達する[3]。そして、軸索と樹状突起が結合する部分をシナプス(synapse)という[3][1]（右図も参照。クリックして拡大して見ていただきたい。紫色の部分がひとつのニューロンであり、Dendrite, Axonなどが示されている。）。　このシナプスの結合強度というのは、外的な刺激に反応してちょくちょく変化する。このシナプス結合強度の変化こそが生物における「学習」のメカニズムである[1]。[注釈 2]人工ニューロン

ヒトの神経網を模した人工ニューラルネットワークでは、計算ユニットが《重み》を介して繋がり、この《重み》がヒトの神経網のシナプス結合の「強度」と似た役割を担っている[1]。各ユニットへの入力は《重み》によって強さが変化するように作られており、ユニットにおける関数計算に影響を与える。ニューラルネットワークというのは、入力用ニューロンから出力用ニューロンへと向かって計算値を伝播させてゆくが、その過程で《重み》をパラメータとして利用し、入力の関数を計算する。（ただし計算値が出力用ニューロンへと伝播されてゆくというだけでは入力パターンからある決まった出力パターンが出るだけなので、さほど有益というわけではない[4]。）《重み》が変化することで「学習」が起きる[1]（ここが重要なのである[4]）。（右図も参照のこと。右図で「weights」や、丸で囲まれた「w」が縦に並んでいるのが《重み》である。）

生物のニューラルネットワークに与えられる外的刺激に相当するものとして、人工ニューラルネットワークでは「訓練データ」が与えられる[1]。いくつか方法があるが、たとえば訓練データとして入力データと出力ラベルが与えられ、たとえば何かの画像データとそれについての正しいラベルが与えられる（たとえばリンゴの画像データとappleというラベル、オレンジの画像データとorangeというラベルが与えられる）。ある入力に対して予測される出力が本当のラベルとどの程度一致するかを計算することで、ニューラルネットワークの《重み》についてフィードバックを得られ[1]、ニューロン間の《重み》は誤差（予測誤差）に応じて、誤差が減少するように調整される[1]。多数のニューロン間で《重み》の調整を繰り返し行うことで次第に計算関数が改善され、より正確な予測をできるようになる。（たとえばオレンジの画像データを提示されると「orange」と正しいラベルを答えられるようになる[1]。） 《重み》の調整方法の代表的なものがバックプロパゲーションである[4]。

なお、ヒトのニューロンを模したユニットは人工ニューロンあるいはノードと呼ばれる。相互作用ニューラルネットワークモデルの一例

右図の、多数のユニットが結合しネットワークを構成している数理モデルは、ニューラルネットワークのほんの一例である。（実際にはニューロンの数もさまざまに設定可能であるし、結合のしかたもさまざまに設定可能である。右図はあくまで、とりあえず説明にとりかかるための "一例" と理解いただきたい。ユニットの構成（例: 線形変換の次元、非線形変換の有無・種類）やネットワークの構造（例: ユニットの数・階層構造・相互結合、入出力の再帰）に関して様々な選択肢があり、様々なモデルが提唱されている。）

各ユニットは入力の線形変換を必ず含み、多くの場合それに後続する非線形変換を含む（ u n i t ( x ) = σ ( w x ) {\displaystyle unit({\boldsymbol {x}})=\sigma ({\boldsymbol {w}}{\boldsymbol {x}})} ）。

ニューラルネットワークは機械学習のモデルとして利用され、分類・回帰・生成など様々なクラスのタスクに教師あり/教師なし問わず利用される。利用分野にはパターン認識やデータマイニング（例: 画像認識、レコメンデーション）が挙げられる。学習法は誤差逆伝播法が主流である。

三層以上のニューラルネットワークは可微分で連続な任意関数を近似できることが証明されている（線形分離不可能な問題を解ける）。

形式ニューロンなど研究の源流としては生物の神経系の探求であるが、その当初から、それが実際に生物の神経系のシミュレーションであるか否かについては議論がある[注釈 3]。生物学と相互の進展により、相違点なども研究されている。
歴史

第二次世界大戦の最中の1943年のこと、ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツが神経回路網理論を提出したが（形式ニューロンを参照）、この理論は現実の脳と比べてあまりに単純化するものだったので当時はほとんど注目されなかった。