auch: neuronale Modelle, Bezeichnung für künstliche Netzwerke, die in Anlehnung an die Struktur der Nervenzellen des Gehirns (Neuron) aus einfachen Verarbeitungselementen gebildet werden. Sie finden Verwendung im Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Ziel der Simulation ist es, die massiv parallele Informationsverarbeitung im Gehirn darzustellen. Auf dem Zusammenwirken divergenter und konvergenter Netzwerkverbindungen sowie von Verstärkung und Hemmung beruht die Fähigkeit der neuronalen Netzwerke, komplexe Strukturen zu erfassen und sich die wesentlichen Merkmale einzuprägen (Netze, semantische). Sie sind selbstlernend, können oft auch stark verrauschte oder unvollständige Information erkennen und werden daher im Bereich des Mustererkennens eingesetzt. Neuere Ansätze werden unter dem Begriff Konnektionismus vorgestellt (Lebende Systeme).
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