人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是人工智能领域中的一个重要分支，它是一个用大量的简单处理单元经广泛并行互连所构成的人工网络，用于模拟人脑神经系统的结构和功能。神经网络在模仿生物神经计算方面有一定优势，它具有自学习、自组织、自适应、联想、模糊推理等方面的能力。

   神经网络有许多种类型，主要有前向型、反馈型、随机型和自组织竞争型等。其中前向型神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是其他一些网络的基础。比较成熟的有BP神经网络、径向基函数（RBF）神经网络等。

   人们对神经网络的研究和应用已经渗透到许多领域，如机器学习、专家系统、智能控制、模式识别、计算机视觉、信息处理、智能计算、联想记忆、编码理论、医学诊断、金融决策、数据挖掘、非线性系统辩识及非线性系统组合优化等。