La programación de redes neuronales es bastante complicada y puede utilizar diferentes lenguajes de programación y hardware para lograr la creación de una red neuronal artificial (ANN). Sin embargo, en general, este tipo de programación comienza con el establecimiento de parámetros que pueden usarse para describir objetos y luego separar esos objetos en categorías. A continuación, se pueden introducir diferentes tipos de entrada en este sistema para permitir que el programa analice los parámetros entrantes y genere una indicación de cómo se debe categorizar la entrada. La programación de redes neuronales típicamente repite este proceso varias veces para permitir que la red «aprenda» las respuestas correctas e incorrectas para diferentes entradas.
Una red neuronal es una gran red formada por piezas individuales, denominadas neuronas en el cerebro humano, a menudo emuladas por quienes trabajan en inteligencia artificial (IA). La programación de redes neuronales se usa generalmente para crear redes neuronales artificiales que emulan las funciones del cerebro humano para la resolución de problemas y la categorización de diferentes objetos. Esta programación puede utilizar diferentes lenguajes y sintaxis, según las preferencias del programador y el propósito general de la RNA que se está diseñando. Tanto el hardware como el software se utilizan en la programación de redes neuronales, y los circuitos individuales a menudo se utilizan para emular las neuronas separadas que se encuentran en las redes neuronales biológicas.
La programación de la red neuronal puede comenzar con la creación de la red y varios parámetros utilizados para identificar diferentes objetos. La entrada se alimenta a la red neuronal y el programa puede analizar esta entrada para determinar varios identificadores utilizados en la categorización de la entrada recibida. Alguien podría ingresar diferentes parámetros sobre los tipos de perros, por ejemplo, como grandes y pequeños, con cola o sin cola, y peludos o sin pelo. La programación de la red neuronal luego implica que la red neuronal analice los parámetros individuales para identificar un tipo particular de perro que se está identificando.
Si la red identifica parámetros que incluyen grande, cola y peludo, por ejemplo, entonces puede concluir que la entrada está destinada a identificar a un pastor alemán. Si la misma información hiciera que la red identificara a un Chihuahua, entonces el análisis habría sido incorrecto y la red neuronal «aprendería» del error para identificar correctamente al perro en el futuro. Este es, por supuesto, un ejemplo simple de cómo funciona la programación de redes neuronales y el proceso real generalmente involucra cientos o miles de parámetros y numerosas verificaciones por parte de la red. A través de este proceso, la red establece un medio para identificar adecuadamente la entrada en el futuro, lo que permite que la programación de la red neuronal cree sistemas de inteligencia artificial que aprendan de manera efectiva de los errores y se adapten a los nuevos datos.