El Perceptrón Multicapa (MLP, por sus siglas en inglés) es una red neuronal artificial que se utiliza para el aprendizaje supervisado en el campo del aprendizaje automático. El MLP está compuesto por múltiples capas de neuronas interconectadas, en las que las salidas de las neuronas de una capa se convierten en entradas para la siguiente capa. La primera capa se llama capa de entrada, la última capa se llama capa de salida y las capas intermedias se llaman capas ocultas.

El MLP es capaz de realizar tareas de clasificación y regresión, y puede ser utilizado para problemas en los que la relación entre las entradas y las salidas no es lineal. El algoritmo de entrenamiento utilizado por el MLP se basa en la propagación hacia atrás (backpropagation), que ajusta los pesos de las conexiones de la red para minimizar el error de predicción entre las salidas producidas por la red y las salidas deseadas.

El MLP es uno de los modelos de red neuronal más utilizados en el aprendizaje automático debido a su capacidad para modelar relaciones no lineales y su capacidad de generalización. Sin embargo, el entrenamiento de un MLP puede ser computacionalmente costoso y puede requerir un gran conjunto de datos de entrenamiento para evitar el sobreajuste (overfitting). Además, la elección adecuada de la arquitectura de la red, incluyendo el número de capas y el número de neuronas en cada capa, es un desafío importante en la construcción de un MLP eficaz para un problema dado.

A pesar de estos desafíos, el MLP ha sido utilizado con éxito en una variedad de aplicaciones de aprendizaje automático, como la detección de fraudes en tarjetas de crédito, el análisis de sentimientos en redes sociales y la identificación de objetos en imágenes. Además, el MLP ha sido utilizado como una base para el desarrollo de modelos de red neuronal más complejos, como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN).