Lớp thứ hai của một mạng Neuron tiến được phân biệt bởi sự có mặt của một hay nhiều mức ẩn, mà các nút tính tính của chúng được gọi là các neuron ẩn hay các đơn vị ẩn (thuật ngữ “ẩn” ở đây mang ý nghĩa là không tiếp xúc với môi trường). Chức năng của các neuron ẩn là can thiệp vào giữa đầu vào và đầu ra của mạng một cách hữu hiệu. Bằng việc thêm một vài mức ẩn, mạng có khả năng rút ra được các thống kê bậc cao của tín hiệu đầu vào. Khả năng các neuron ẩn rút ra được các thống kê bậc cao đặc biệt có giá trị khi các mức đầu vào có kích thước lớn.
Các nút nguồn trong mức đầu vào của mạng cung cấp các phần tử của vector đầu vào; chúng tạo nên các tín hiệu đầu vào cho các neuron (các nút tính toán) trong mức thứ hai (mức ẩn thứ nhất). Các tín hiệu đầu ra của mức thứ hai được sử dụng như đầu vào cho các mức thứ ba, và cứ như vậy cho phần còn lại của mạng. Về cơ bản, các neuron trong mỗi mức của mạng có các đầu vào của chúng là các tín hiệu đầu ra của chỉ mức đứng liền trước nó (điều này có thể khác trong thực tế cài đặt). Tập hợp các tín hiệu đầu ra của các neuron trong mức đầu ra của mạng tạo nên đáp ứng toàn cục của mạng đối với các vector đầu vào được cung cấp bởi các nút nguồn của mức đầu vào. Đồ thị trong hình sau là một mạng 5-3-2 tức là 5 nút nguồn, 3 neuron ẩn và 2 neuron đầu ra.
Mạng neuron trong hình dưới đây được gọi là kết nối đầy đủ với ý nghĩa là tất cả các nút trong mỗi mức của mạng được nối với tất cả các nút trong mức tiếp sau. Nếu một số kết nối synapse không tồn tại trong mạng, chúng ta nói rằng mạng là kết nối không đầy đủ.
Hình 3.8. Mạng tiến kết nối đầy đủ với một mức ẩn và một mức đầu ra.