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그러나 기존의 인공신경망으로는 자연어 이해 또는 사진 해석과 같은 복잡한 정보처리를 모델링하는데 한계가 존재했으며, 심층신경망의 등장은 이러한 한계를 극복하고 인공지능의 가능성을 열어준 혁신적 기술 발전이라고 할 수 있다(이재성, 2016). 심층신경망 모델은 학습이 일어나는 여러 층의 인공신경망을 가정한다. 각 층마다 다른 수준의 학습이 일어나는데, 낮은 수준일수록 단순하고 구체적인 학습이, 높은 수준일수록 복잡하고 추상적인 학습이 일어난다(Patterson  & Gipson,  2017). 예를 들어, 컴퓨터가 인간의 얼굴 이미지를 해석한다고 할 때 낮은 수준의 인공신경망에서는 이미지의 구성단위라고 할 수 있는 수평선, 수직선 등을 인식하며, 높은 수준에서는 이들이 구성하는 눈, 코와 같은 부분에 대한 인지가 발생하고, 더 높은 수준에서 는 이들을 조합하여 얼굴을 인식하게 된다(DL4J, 2017). 각각의 신경망에서는 새로운 정보가 입력됨에 따라 노드 간 결합의 가중치를 끊임없이 변경하는 작업이 병렬적으로 발생하며, 하위 신경망의 출력이 상위 신경망에 입력이 되는 방식으로 학습 결과를 효율적으로 누적한다(Patterson & Gipson, 2017).
기존 인공신경망의 한계를 극복한 심층신경망은 인공지능을 여러층으로 나누어 각 수준별 학습의 양상을 설명한다. 각 신경망에 연결되는 정보에 따라 결합의 가중치를 끊임없이 변경하며 학습결과를 효과적으로 누적하여 인공지능의 가능성을 열었다.