Trong các kiểu khác nhau của mạng nơron, mạng nơron Kohonen giống với mạng nơron sinh học hơn cả về cấu tạo lẫn cơ chế học. Mạng nơron nhân tạo này lần đầu tiên được giới thiệu bởi Kohonen vào năm 1982, nó được biết đến như là ánh xạ đặc trưng tự tổ chức (SOM). Ánh xạ tự tổ chức của Kohonen còn được biết đến là một trong những mô hình khá đơn giản của mạng nơron, và người ta thường gọi đó là mạng nơron Kohonen.
Mạng nơron Kohonen (hay nơron tự tổ chức) mô hình hóa cách hoạt động bộ não của con người, mặc dù nó khá đơn giản. Chúng ta có thể nhận được một số ý tưởng cách bộ não lưu trữ hình ảnh và cách nó nhận dạng các hình ảnh.
Cách xử lý thông tin các mạng nơron khác thường chỉ quan tâm đến giá trị và dấu hiệu của thông tin đầu vào, chưa quan tâm khai thác các mối liên hệ có tính chất cấu trúc trong lân cận của các vùng dữ liệu mẫu, hay toàn thể không gian. Nhưng trong mạng nơron Kohonen đã quan tâm đến các yếu tố nàỵ
Tự tổ chức trong mạng nơron là một trong những chủ đề cuốn hút trong mạng nơron. Một mạng nơron như vậy có thể được luyện để tìm ra các quy luật và các tương quan, các giá trị nhập vào và dự đoán các kết quả tiếp theọ Các nơron của mạng thông qua quá trình luyện cạnh tranh để nhận ra một nhóm các đối tượng đầu vào tương đương nhaụ Mục đích chính của việc luyện trong mạng nơron Kohonen là nhận dạng một nhóm các vector đầu vào cùng loạị
Trong phần tiếp theo, chúng ta có thể chỉ ra hình ảnh được lưu trữ và nhận dạng với mạng nơron Kohonen. Việc thi hành mạng nơron Kohonen có thể được thay thế bởi một thuật toán tương ứng mà dễ dàng thi hành, và luôn luôn được sử dụng trong các ứng dụng của mạng nơron Kohonen. Chúng ta
gọi thuật toán đó là thuật toán mạng nơron tự tổ chức (Kohonen, 1988) hay ánh xạ tự tổ chức SOM. Ý tưởng đáng chú ý của thuật toán này là ánh xạ các đặc trưng topo tự tổ chức nhằm bảo toàn trật tự sắp xếp các mẫu trong không gian biểu diễn nhiều chiều sang một không gian mới với các mảng nơron có số chiều nhỏ hơn, thường là hai chiềụ Đây là một phép chiếu phi tuyến đem lại một “ánh xạ đặc trưng” hai chiều, nó có thể được sử dụng trong việc phát hiện và phân tích những đặc trưng trong không gian đầu vàọ Ta hiểu điều này như là bảo toàn cấu trúc các đặc trưng. Trong mạng nơron Kohonen, các vector tín hiệu đầu vào gần nhau sẽ được ánh xạ sang các nơron lân cận trong mạng.
Kỹ thuật SOM đã được áp dụng thành công trong một số lĩnh vực như nhận dạng, phân cụm dữ liệu, dự đoán chuỗi và khai phá dữ liệu,... Mẫu được nhận dạng có thể là ảnh, âm thanh hoặc văn bản,... Có thể xem SOM là một lớp điển hình, nhưng rất đơn giản của các mạng nơron Kohonen.