La arquitectura de red neuronal utiliza un proceso similar a la función de un cerebro biológico para resolver problemas. A diferencia de las computadoras, que están programadas para seguir un conjunto específico de instrucciones, las redes neuronales utilizan una compleja red de respuestas para crear sus propios conjuntos de valores. El sistema funciona principalmente aprendiendo de ejemplos y prueba y error. En general, la arquitectura de la red neuronal lleva el proceso de resolución de problemas más allá de lo que pueden procesar los humanos o los algoritmos informáticos convencionales.
El concepto de arquitectura de red neuronal se basa en neuronas biológicas, los elementos del cerebro que implementan la comunicación con los nervios. Estos se simulan en el entorno computacional mediante programas compuestos por nodos y valores que trabajan juntos para procesar datos. Este método está destinado a compensar la incapacidad de los algoritmos informáticos típicos para procesar datos visuales y auditivos simples tan fácilmente como los humanos. También se esfuerza por mejorar la capacidad humana aumentando la velocidad y la eficiencia del proceso.
Un sistema típico de arquitectura de red neuronal intentará resolver un problema haciendo una serie de preguntas de sí y no sobre el tema. Al descartar ciertos elementos y aceptar otros, finalmente se encuentra una respuesta. Este proceso es similar a la forma en que un cerebro biológico resolvería un problema, pero se puede diseñar para que funcione de una manera más rápida y compleja centrándose en un área específica.
Dado que la arquitectura de la red neuronal se construye de modo que el programa desarrolle su propio método para resolver un problema, puede ser impredecible. Esto a menudo puede ser beneficioso, ya que un proceso menos definido puede desarrollar respuestas que las mentes humanas son incapaces de idear por sí mismas. También puede ser problemático, ya que no hay forma de rastrear los pasos específicos que toma la computadora para resolver el problema y, por lo tanto, hay menos formas de solucionar los problemas que puedan surgir durante o después de que se ejecuta el proceso.
Uno de los beneficios de la arquitectura de redes neuronales es que, al aprender continuamente de prueba y error, el sistema puede mejorar su capacidad de resolución de problemas. Con el tiempo, esto puede aumentar la capacidad de la red para detectar patrones y procesar cuerpos de datos desorganizados e indistintos. Este proceso se puede diseñar para cualquier cosa, desde un solo proceso hasta una amplia gama de elementos interconectados.
Si bien la arquitectura de la red neuronal se puede diseñar para enfocarse en ciertas áreas, no se puede restringir a tareas específicas. Para que el sistema sea eficaz, se le deben proporcionar los elementos necesarios para la resolución de problemas por sí solo. Sin los materiales adecuados, las respuestas que genera el sistema generalmente no serán satisfactorias.