Наиболее широко нейросети используются при прогнозировании разных процессов (чаще всего экономических), управления разными программными или роботизированными системами, решение задач классификации: распознавание звука, изображения или других данных.
В заключение, хочется еще раз отметить основные причины, по которым искусственные нейронные сети – это большой шаг в будущее. Нейронные сети – исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости.
Они крайне просты в использовании. Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. При этом от пользователя требуется какой-то набор знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем при использовании традиционных методов статистики.