В данной работе рассматриваются принципы построения искусственных нейронных сетей, то есть программ, в которых работа основана на взаимодействии простых процессоров (нейронов), представляющих собой набор элементов: множители, на которые умножаются реакции, поступившие от нейронов на предыдущих слоях, в случае нейронной сети прямого распространения, и на реакцию нейрона на входной сигнал, который распространяется к нейронам следующего слоя; уровень порога, представляющий из себя условие, при выполнении которого сигнал передаётся через активационную функцию на выход нейрона. Функция активации представляет из себя математическую функцию, которая преобразует сигнал, прошедший пороговый уровень в выходной сигнал нейрона.
Нейронные сети применяются в робототехнике в задачах, где необходимо реализовать управление по сложному закону, или идентифицировать объект только по входным и выходным значениям. Также нейросети применяются для реализации машинного зрения, распознавания образов, реализации логических функций, для создания нейроконтроллеров и нейрорегуляторов, управления аналоговыми пропорционально-интегрально-дифференцирующими регуляторами.