Tehisnärvivõrgud on välja töötatud inimese aju kui töötlemismehhanismi funktsioonide põhjal. Sellest tehnoloogiast välja arenenud närvirakendusi on palju ja erinevaid. Neid kasutatakse jõudluse parandamiseks sellistes valdkondades nagu virtuaalne reaalsus ja andmekaeve, kus olemasolev tehnoloogia kipub alla jääma. Neuraalseid rakendusi kasutatakse ka tööstusharudes alates finantssektorist kuni meditsiinitööstuseni.
Mitmed tegurid mõjutavad rakendusi, mille jaoks tehisnärvivõrk kõige paremini sobib. Võrgu struktuur ja dünaamika ning see, kuidas võrk õpib, mängib nende rakenduste võimete määratlemisel rolli. Neli peamist kategooriat aitavad määratleda närvivõrkude ülesandeid ja potentsiaalseid rakenduste tüüpe.
Funktsioonide lähendamine ja andmetöötlus on sarnased kategooriad, mis hõlmavad selliseid rakendusi nagu aegridade analüüs ja andmete filtreerimine. Klassifitseerimiskategooria on üks tugevamaid, sisaldades rakendusi, mis teostavad mustrite ja järjestuste tuvastamist. Lõpuks on robootika omaette kategooria. Robotilised närvirakendused aitavad kõigega alates liikuvusest kuni manipuleerimiseni.
Üks võrk võib teenindada paljusid närvirakendusi, kuna programmid on kavandatud nii, et neid saaks programmeerimise osana kohandada ja õppida. Tööstuslikud rakendused hõlmavad selliseid ülesandeid nagu järve või veehoidla taseme ennustamine, lennujuhtimise abistamine ja keemiliste protsesside optimeerimine. Ettevõtted saavad töölevõtmise hõlbustamiseks kasutada närvivõrke, analüüsides taotlejaid ja prognoosides nende toimivust või kliendiandmebaasi analüüsi, mis aitab turundusgruppe määrata. Optiline märgituvastus, mida nimetatakse OCR-iks, on üks tuntumaid närvirakendusi.
Nii finants- kui ka meditsiinitööstuses kasutatakse regulaarselt närvirakendusi. Finantsettevõtted kasutavad erinevaid andmekaeve- ja analüüsimeetodeid ning ennustussüsteeme. Automatiseeritud kauplemissüsteemid integreerivad sageli närvirakendusi. Meditsiiniline diagnoos on veel üks rakendus. Teadusuuringud, olgu need meditsiinilised või muud, toovad tohutult kasu ka närvivõrgu kaasamisest mustrite tuvastamiseks, tohutute andmemahtude töötlemiseks ja ennustavate simulatsioonide läbiviimiseks.
Neuraalsed rakendused muutuvad järk-järgult levinumaks, eriti robootika ja virtuaalreaalsuse arendamisel. Masinnägemise ja mobiliseerimise erinevaid meetodeid saab optimeerida või juhtida. Masinõpe mängib mõlemas valdkonnas suurt rolli, võimaldades robotitel oma keskkonda õppida ja kohandades virtuaalreaalsuse keskkondi kasutajate suhtluse põhjal peaaegu hetkega. Kuna närvivõrkudega on lihtsam töötada ja need muutuvad tugevamaks, arenevad närvirakendused edasi ja abistavad lugematuid valdkondi ülesannete täitmisel, mis on muidu kohmakad.