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 인공신경망은 정보처리 과정에 있어서 인간의 두뇌가 경험을 통해 패턴을 인식하는 알고리즘을 모방한 것이다. 인간의 두뇌는 외부의 자극에 대해 기본 조직인 뉴런(neuron)을 통해 전기적·화학적 신호가 전달되면서 감각과 운동, 사고 등의 생명활동을 위한 정보처리를 한다. 예를 들어 사람이 눈을 통해 사물을 인식할 때 두뇌에서는 영상정보 처리를 위해 주위 환경이나 여러 사물 간의 상호작용을 종합적으로 해석하여 사물을 인식한다. 이런 알고리즘을 적용시킨 것이 인공신경망이다.
 인공신경망은 시스템 내에서 네트워크를 형성한 뉴런이 학습을 통해 연결강도를 변화시켜 문제해결 능력을 가지는 수학 모델이며 함수 f:X→Y에서 X와 Y에 대한 분포를 정의한다. 인공신경망은 입력된 다양한 데이터들을 통해 학습이 이루어지면서 함수를 형성하고, 해결하고자 하는 문제에 대한 근사치를 찾아내는 경우 주로 사용되고 있다.
 인공신경망의 장점으로는 학습을 통해 과제를 최적화한 방법으로 해결할 수 있는 함수를 만들어 갈 수 있고 관찰된 데이터로부터 학습하여 원하는 근사 함수를 만들 수 있다는 점이다. 인공신경망을 활용하는 대표적인 분야로 암 진단을 들 수 있다. 많은 환자의 데이터로부터 특정 모델을 만들고 그 모델과 환자를 비교하여 암을 진단한다. 이외에도 주가지수 예측, 기업 신용평가, 환율예측 등 다양한 분야에서 인공신경망을 이용한다.
 인공신경망을 이용하면 문장 단위의 번역도 짧은 시간에 해결할 수 있다. 인공신경망을 이용한 번역 시스템(NMT : Neural Machine Translation)은 영어 문장 X에 맞는 한국어 문장 Y를 나타내는 Y=f(X)라는 함수를 만들고 사용자가 수많은 (X,Y)쌍을 학습시켜 최적화한 함수 f를 만든다.

인공신경망을 이용한 번역 시스템은 최적화한 함수 f를 만들어 문장 단위의 번역도 짧은 시간에 해결할 수 있게 한다.