Mạng neural nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) là một mô hình xử lý thông tin dựa trên cơ chế hoạt động của hệ thống thần kinh sinh học, như não bộ. Thành phần chính yếu của mô hình này là cấu trúc đặc biệt của hệ thống này. Nó tập hợp một số lượng lớn các phần tử xử lý kết hợp nội tại (được gọi là các neuron) hoạt động hợp nhất để giải quyết các bài toán cụ thể. Một ANN sẽ được cấu hình cho một ứng dụng cụ thể nào đó, ví dụ như nhận dạng mô hình hoặc phân loại dữ liệu thông qua quá trình học. Việc học trong hệ thống nhằm mục đích điều chỉnh các kết nối thuộc kỳ tiếp hợp được phân chia trong tế bào mà đã có sẵn giữa các neuron.
Neuron nhân tạo đầu tiên được tạo ra vào năm 1943 bởi nhà nghiên cứu neuron học Warren McCulloch và nhà logic học Walter Pits. Nhưng kỹ thuật thời đó không cho phép neuron phát triển được các thế mạnh của nó. Mạng neuron này nay có nhiều cải tiến cũng như đáp ứng được các yêu cầu đặt ra của các bài toán, một số ưu điểm của mạng neuron ngày nay so với thời trước là:
1. Học thích ứng: có khả năng học cách thức thực hiện công việc dựa trên các dữ liệu cho sẵn trong quá trình huấn luyện hoặc định các thông số ban đầu
2. Khả năng tự tổ chức: một ANN có thể tự thân tổ chức hoặc miêu tả các thông tin mà nó nhận được trong suốt thời gian học
3. Hiệu chỉnh lỗi thông qua mã hóa thông tin dư thừa: có thể hủy một phần mạng làm cho hiệu suất hệ thống giảm. Tuy nhiên, một số mạng có khả năng nhớ được phần mạng đã hủy.
Vào năm 1980, các nhà nghiên cứu bắt đầu phát triển mạng Neural với nhiều kiến trúc phức tạp nhằm khắc phục những hạn chế trước đây.