Una Red Neuronal Artificial (ANN por sus siglas en inglés, Artificial Neural Network) es un modelo computacional inspirado en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Consiste en una red de nodos interconectados, llamados neuronas artificiales, que procesan información de entrada y generan una salida.
En una ANN, cada neurona artificial recibe una o más entradas y las procesa utilizando una función de activación, que determina la salida de la neurona. La salida de cada neurona se transmite a otras neuronas a través de conexiones ponderadas, que se utilizan para ajustar la contribución de cada neurona a la salida final.
Durante el entrenamiento de una ANN, el modelo ajusta los pesos de las conexiones entre las neuronas para minimizar la diferencia entre la salida deseada y la salida real. Este proceso se lleva a cabo utilizando algoritmos de optimización, como el descenso del gradiente.
Las ANN se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones de aprendizaje automático, como la clasificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series de tiempo. También se han utilizado en la resolución de problemas complejos, como el aprendizaje de máquina profundo y la creación de redes neuronales recurrentes y convolucionales.
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