Närvivõrgu programmeerimine on üsna keeruline ja võib kunstliku närvivõrgu (ANN) loomiseks kasutada erinevaid programmeerimiskeeli ja riistvara. Üldiselt algab seda tüüpi programmeerimine aga parameetrite kehtestamisega, mida saab kasutada objektide kirjeldamiseks ja seejärel nende objektide kategooriatesse eraldamisega. Seejärel saab sellesse süsteemi sisestada erinevat tüüpi sisendeid, et programm saaks analüüsida sissetulevaid parameetreid ja väljastada märge selle kohta, kuidas sisend tuleks kategoriseerida. Neuraalvõrgu programmeerimine kordab seda protsessi tavaliselt mitu korda, et võimaldada võrgul “õppida” erinevate sisendite jaoks õigeid ja valesid vastuseid.
Närvivõrk on suur võrk, mis koosneb üksikutest osadest, mida nimetatakse inimese aju neuroniteks ja mida sageli jäljendavad tehisintellekti (AI) kallal töötavad isikud. Närvivõrgu programmeerimist kasutatakse tavaliselt tehisnärvivõrkude loomiseks, mis jäljendavad inimese aju funktsioone probleemide lahendamiseks ja erinevate objektide kategoriseerimiseks. See programmeerimine võib kasutada erinevaid keeli ja süntaksi, olenevalt programmeerija eelistustest ja kavandatava ANN-i üldisest eesmärgist. Närvivõrgu programmeerimisel kasutatakse nii riist- kui ka tarkvara, kusjuures bioloogilistes närvivõrkudes leiduvate eraldi neuronite jäljendamiseks kasutatakse sageli üksikuid ahelaid.
Närvivõrgu programmeerimine võib alata võrgu loomisest ja erinevate parameetrite loomisest, mida kasutatakse erinevate objektide tuvastamisel. Sisend suunatakse närvivõrku ja programmil on lubatud seda sisendit analüüsida, et määrata kindlaks erinevad identifikaatorid, mida kasutatakse vastuvõetud sisendi kategoriseerimiseks. Keegi võib sisestada erinevaid parameetreid koeratüüpide kohta, näiteks suured ja väikesed, saba või sabata ning karvane või karvutu. Närvivõrgu programmeerimine hõlmab seejärel üksikute parameetrite analüüsimist närvivõrku, et tuvastada konkreetne tuvastatav koer.
Kui võrk tuvastab parameetrid, sealhulgas näiteks suur, saba ja karvane, võib see järeldada, et sisend on mõeldud saksa lambakoera tuvastamiseks. Kui sama teave pani võrgustiku Chihuahua tuvastama, oleks analüüs olnud vale ja närvivõrk “õppiks” veast, et tulevikus koera õigesti tuvastada. See on muidugi lihtne näide sellest, kuidas närvivõrgu programmeerimine töötab ja tegelik protsess hõlmab tavaliselt sadu või tuhandeid parameetreid ja arvukalt võrgupoolseid kontrolle. Selle protsessi kaudu loob võrk vahendid sisendi õigeks tuvastamiseks tulevikus, võimaldades närvivõrgu programmeerimisel luua AI-süsteeme, mis õpivad tõhusalt vigadest ja kohanevad uute andmetega.