تعتبر الشبكات العصبية جزءًا أساسيًا من تقنيات تعلم الآلة وخاصة في مجال ما يعرف بالتعلم العميق, وهي عبارة عن نماذج رياضية مستوحاة من طريقة عمل الدماغ البشري. 
وتهدف هذه الشبكات إلى محاكاة طريقة معالجة المعلومات واتخاذ القرارات التي تتم في الدماغ من خلال شبكة من الخلايا العصبية. 

أنواع الشبكات العصبية
هنالك العديد من الأنواع العصبية المستخدمة في أنظمة الذكاء الاصطناعي, وهذه أكثرها استخدامًا:
الشبكات العصبية البسيطة: تعتبر أبسط أنواع الشبكات العصبية, وتُستخدم في مهام تصنيف البيانات الخطية.
الشبكات العصبية متعددة الطبقات: هذه الشبكات تحتوي على طبقات مخفية متعددة, مما يساعدها في تعلم الأنماط غير الخطية.
الشبكات العصبية المتكررة: تُستخدم لمعالجة البيانات التسلسلية مثل النصوص أو الإشارات الصوتية.
شبكات التحويل: تستخدم في معالجة النصوص والترجمات الآلية, وقد أثبتت فاعليتها في تطبيقات مثل ChatGPT.

طريقة العمل
تتكون الشبكة العصبية من عدة طبقات من العصبونات أو الوحدات الحسابية التي ترتبط ببعضها البعض عبر روابط تسمى الأوزان. الطبقة الأولى وهي طبقة الإدخال تتلقى البيانات الأولية, والطبقة الثانية هي الوسطى أو الطبقات المخفية, وتقوم بمعالجة البيانات واستخراج الأنماط والمعرفة المخفية. الطبقة الثالثة الأخيرة أو طبقة الإخراج تصدر النتيجة النهائية بناءً على البيانات المُعالجة. 
وتتعلم الشبكة العصبية من خلال عملية تسمى التدريب, حيث يتم تغذيتها ببيانات مع نتائج معروفة. وخلال التدريب, تقوم الشبكة بحساب الفرق بين النتائج المتوقعة التي يحددها النموذج والنتائج الفعلية, ثم تقوم بتعديل النتائج لتقليل هذا الفرق أو الخطأ. 
ويمكن للشبكات العصبية التعرف على الصور والوجوه أو الأشياء في الصورة والتعرف على الصوت وتحويل الكلام إلى نص, وترجمة النصوص وتوقع الأسواق المالية والطقس. كذلك يمكن للشبكات العصبية تعلم استراتيجيات اللعب في الألعاب أو مساعدة الروبوتات على اتخاذ قرارات ذكية.

في الخلاصة يمكن القول إن الشبكات العصبية هي أداة قوية في الذكاء الاصطناعي, حيث تتيح للنماذج تعلم أنماط معقدة من البيانات باستخدام هيكل مشابه لعمل الدماغ البشري. 
ومن خلال تعلم الارتباطات بين العصبونات, يمكن للنموذج تحسين أدائه بشكل مستمر ليصبح أكثر دقة وفعالية في مجموعة واسعة من التطبيقات.