Tehisnärvivõrk on teatud tüüpi arvutitehnoloogia nimi, mis püüab jäljendada inimese aju. Kunstlik närvivõrk või ANN sisaldab simuleeritud neuroneid ja stiimuleid aju funktsioonide taasesitamiseks. See lai valik tarkvara ja seadmeid kasutab närvialgoritmide mudeleid, et luua otsustusprotsesse, mis planeerijate arvates jäljendavad täpselt inimese mõtteprotsesse. Kunstlikud närvivõrgud on suur edasiminek võrreldes suhteliselt primitiivsete ideedega arvutite kohta eelmistel aastakümnetel.
Närvivõrgu tarkvara kasutatakse traditsiooniliselt mängude mängimiseks ja muudeks ülesanneteks, mis hõlmavad suhteliselt kalkuleeritud inimmõtlemist. Biofüüsilisemas mõttes põhinevad närvivõrgud selle uurimisel, kuidas aju neuronid suhtlevad ja sõnumeid edastavad. Närvivõrgurakendused hõlmavad erinevate funktsioonide koostoimet, kus insenerid vaatavad kogu produktiivset väljundit, et näha, kuidas need tehisnärvivõrgusüsteemid suudavad inimmõtteid tõhusalt jäljendada. Erinevad ANN-i “päriselurakendused” hõlmavad regressioonianalüüsi, funktsioonide lähendamist, robootikat ja üldist andmetöötlust.
Erinevate teadusuuringute jaoks on välja töötatud erinevat tüüpi tehisnärvivõrke. Need kasutavad erinevat tüüpi õppimismudeleid, nagu juhendatud, järelevalveta või tugevdatud õpe. Närvivõrkude tüübid hõlmavad ühesuunalist edasisuunalist närvivõrku, radiaalset baasfunktsiooni või RBF-võrku, Kohoneni iseorganiseeruvat võrku ja isegi modulaarseid närvivõrke, kus suurem võrk koosneb mitmest väikesest.
Teist tüüpi uut tüüpi kunstlikele närvivõrkudele rakendatud struktuuri nimetatakse sageli “masinate komiteeks”, kus erinevad võrgustruktuurid annavad otsustusprotsessis oma “hääle” või “arvamuse”. Seda nimetatakse mõnikord ka assotsiatiivseks närvivõrguks või ASNN-iks. Seda tüüpi uuringute eelised on ilmne inseneridele, kes usuvad, et ASNN võib aidata modelleerida inimrühmade otsuste tegemist või muud keerukat modelleerimist mõnel sarnasel viisil ANN-i pakutavate individuaalsete otsustusmudelitega.
Põhimõtet, mida kunstlik närvivõrk sageli kasutab, nimetatakse hägusaks loogikaks. Sõna “hägune” kasutatakse andmete või teadmiste lünkade kirjeldamiseks. Närvivõrgud suudavad sageli täita mõningaid andmete või teadmiste lünki haritud oletamise ja statistilise prognoosimise abil, mis on vastupidine rangele jah või ei kahendloogikale, mida traditsiooniliselt seostatakse elektrooniliste otsuste tegemisega. Häguse loogika ületamine aitab närvivõrkudel pakkuda simulatsioonides paremaid tulemusi. Varasemate uuringute ehitusplokke kasutades täiustavad kunstlike närvivõrkudega kogenud planeerijad ja insenerid pidevalt seda, mida need tööriistad saavad teha, et nihutada meie teadmiste piire meie enda mõistuse kohta.