Edasisuunaline närvivõrk on närvivõrgu tüüp, kus üksuste ühendused ei liigu ahelas, vaid pigem ühest suunatud teed pidi. See erineb korduvast närvivõrgust, kus teave võib kogu süsteemis liikuda nii edasi kui ka tagasi. Edasisuunaline närvivõrk on ehk kõige levinum närvivõrgu tüüp, kuna see on üks lihtsamini mõistetavaid ja konfigureeritavaid. Seda tüüpi närvivõrke kasutatakse andmekaevanduses ja muudes õppevaldkondades, kus on vaja ennustavat käitumist.
Närvivõrk on tehisintellekti võrk, mis on loodud inimese aju “mõtlemisprotsesside” lõdvaks jäljendamiseks. Andmete stringide võrku söötmisel antakse arvutile võimalused läbivatest mustritest “õppida”, mis võimaldab õigesti tuvastada vastuseid ja pakkuda trendianalüüsi. Neid kasutatakse ülesannetes, kus on vaja teatud määral õppida ja mustrituvastust, näiteks andmekaeveoperatsioonide ajal. Andmekaeve on lihtsalt suundumuste analüüs teabekogumitest, näiteks tarbijate ostutrendide ja aktsiaturgude arengute analüüs.
Edaspidise närvivõrgu kaudu liikuv teave läheb sisendkihti, liigub läbi peidetud kihi ja väljub võrgu väliskihist, pakkudes lõppkasutajale oma päringule vastuse. Sisendkiht on lihtsalt koht, kuhu kasutaja sisestab teabe algandmed või parameetrid. Tehingu sisu toimub peidetud kihis, kus arvuti langeb hinnangulise vastuse saamiseks tagasi sarnaste andmete käitlemise “kogemusele”. Teave suunatakse läbi väljundkihi, kus lõppkasutajale antakse vastus tagasi.
Edasisuunaline närvivõrk muutub tavaliselt tõhusamaks, kui lõppkasutaja annab sellele üha rohkem eksperimentaalseid andmeid. Sarnaselt keskmise arvutamisega saavutatakse täpsem tulemus suure hulga testsündmuste kasutamisel. Näiteks tõenäosus, et kuuetahulisel matriitsil veeretakse “1”, on 16.667 protsenti; kuid kulub sadu või tuhandeid simulatsioone, enne kui arvutatud keskmine reaalmaailma andmete abil kinnitatakse. Edasisuunalised närvivõrgud on samad; nende vastused muutuvad aja ja kogemusega täpsemaks.