In quasi tutti gli organismi viventi sono presenti complesse organizzazioni di cellule nervose, con compiti di riconoscimento delle configurazioni assunte dall'ambiente esterno, memorizzazione e reazione agli stimoli provenienti dallo stesso. Il cervello umano rappresenta probabilmente il più mirabile frutto dell'evoluzione per le sue capacità di elaborare informazioni. Al fine di compiere tali operazioni, le reti biologiche si servono di un numero imponente di semplici elementi computazionali (neuroni) fittamente interconnessi in modo da variare la loro configurazione in risposta agli stimoli esterni: in questo senso può parlarsi di apprendimento ed i modelli artificiali cercano di catturare questo tratto distintivo della biologia.
Tipicamente un neurone è costituito di 3 parti principali: il soma (corpo cellulare), l'assone (linea di uscita del neurone unica ma che si dirama in migliaia di rami) e il dendrite (linea di entrata del neurone che riceve segnali in ingresso da altri assoni tramite sinapsi. Il corpo cellulare fa una "somma pesata" (integrazione) dei segnali in ingresso. Se il risultato eccede un certo valore di soglia allora il neurone si attiva ed è prodotto un "potenziale di azione" che è mandato all'assone. Se il risultato non eccede il valore di soglia, il neurone rimane in uno stato di riposo. Una rete neurale artificiale riceve segnali esterni su uno strato di nodi (unità di elaborazione) d'ingresso, ciascuno dei quali è collegato con numerosi nodi interni, organizzati in più livelli. Ogni nodo elabora i segnali ricevuti e trasmette il risultato a nodi successivi.