Một số công trình nghiên cứu cơ sở cho lĩnh vực mạng nơ ron được công bố vào cuối thế kỷ 19, đầu thế kỷ 20. Các công trình này tổng hợp về vật lý, sinh lý và vật lý học nơ ron do các nhà khoa học: Hermann von Helmholtz, Ernst Mach và Ivan Palov thực hiện. Công trình đầu tiên này nhấn mạnh vào lý thuyết học tập, tầm nhìn và huấn luyện v.v… mà không có các mô hình toán cụ thể của hoạt động nơ ron.
Năm 1943, khoa học trí tuệ nhân tạo đặt cột mốc hình thành với sự phát triển mạng nơ ron đầu tiên do Warren McCulloch và Walter Pitts đưa ra. Kể từ đó, ý tưởng về việc xây dựng một hệ thống xử lý hiện thực với tên gọi mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network) ra đời; bởi nó có cấu trúc gần giống với cấu trúc bộ não con người và cách học tập, làm việc giống như con người.
Những năm 50 và 60 là thời kỳ hưng thịnh của mạng nơ ron với các công trình của Rosenblan (1960) về mạng Perceptron. Năm 1959, Bernard Widrow và Marcian
Hoff phát triển mạng ADALINE và bài báo bình giải của Minsky và Papert về mạng percetron.
Những năm 70 MNR rơi vào trạng thái im lặng cả về nghiên cứu và ứng dụng. Tuy vậy có thể kể đến các nghiên cứu về quá trình học của mạng nhiều lớp, mạng tự tổ chức của Kohonen, mạng kiểu bộ nhớ kết hợp (BAM) của Anderson, mạng ART1 (Adaptive Resonace Theory NN ) của Capenter.
Những năm 80 là thời kỳ phục hưng của các nghiên cứu và ứng dụng mạnh mẽ của các MNR với nghiên cứu về thuật giải học dựa trên lan truyền ngược sai số để luyện các mạng nhiều lớp được một vài nhà nghiên cứu độc lập tìm ra như: David Rumelhart, James McCelland… Ngoài ra còn có một số mạng khác như mạng một lớp của Hopfield, mạng theo kiểu máy Boltzmann và mạng Neoconitron của Fukushima.
Từ đầu những năm 90 đến nay việc nghiên cứu MNR nhân tạo đã có những thành công to lớn và ứng dụng nhiều lĩnh vực khác nhau. Ngoài ra MNR còn được kết hợp với các kỹ thuật khác của trí tuệ nhân tạo: giải thuật duy truyền, logic mờ, hệ chuyên gia để phân tích dữ liệu và thu thập tri thức phục vụ cho việc xây dựng các hệ thống thông minh lai.