Neuraalalgoritmi viittaa yleisesti hermo -ohjelmoinnissa käytettävään koodiin. Tässä hermoverkko simuloi ihmisen aivojen erityistä käyttäytymistä ja ominaisuuksia. Ohjelmoijat puhuvat hermo -ohjelmoinnista prosessina, joka on kehittynyt vanhemmista järjestelmistä, joissa nykypäivän hermo -ohjelmointiyhteisö perustuu vuosikymmeniä sitten esitettyihin tekoälyn periaatteisiin.
Neuraalgoritmi on erityinen osa hermosysteemejä, joka auttaa helpottamaan yhtä hermo -ohjelmiston suuremmista rooleista. Se tarjoaa usein eri tietojen yhdistämisen erikoistulokseen, jossa hermoalgoritmi täyttää aukot aivan kuten ihmisen aivoprosessi tekisi esimerkiksi rajoitetulla näköalueella. Keinotekoisessa hermo -ohjelmoinnissa tämä tehdään projisoimalla tunnetuista tiedoista todennäköisen tuloksen aikaansaamiseksi.
Moniin hermoalgoritmin määrityksiin kuuluu tunnetun syötteen ottaminen ja toisenlaisen ”harjoitustiedon” lisääminen lopputuloksen saamiseksi, joka yhdistää molemmat. Kehittäjät tutkivat tarkasti koneoppimista määritelläkseen kuinka hyvin heidän hermoalgoritmit tuottavat tietokoneohjelman oppimiskyvyn. Tämän lisäksi on olemassa laaja valikoima hermoalgoritmeja, jotka on tarkoitettu eri tavoitteisiin ja toteutettu eri tavoilla.
Ohjelmoijat sisältävät usein yksityiskohtaisia kaavioita, jotka osoittavat, kuinka jokainen hermoalgoritmin komponentti sekoittuu sekoitukseen. Ne voidaan julkaista painettuna tai verkossa, jotta julkinen kehittäjäyhteisö voi tulkita, mitä yksittäinen ohjelmoija tai tiimi on tehnyt hermoalgoritmilla ohjelmiston parantamiseksi. Kuten kaikki ohjelmoinnit, hermoalgoritmien kehittäminen perustuu suurelta osin perinteiseen kieleen ja koodaukseen, standardiin dokumentointikäytäntöihin ja alkuperäisen tiimin selkeyteen, jotta tulos saadaan laajemman yleisön saataville. Ilman tätä on vaikeaa kääntää algoritmin tai ohjelman alkuperäinen tarkoitus ja toiminnallisuus.
Perusroolien ohella logistiikan ja havainnointitieteen kaltaisilla aloilla hermosovelluksista on nyt tullut suosittuja epätodennäköisissä paikoissa. Yksi näistä on hevosurheilu, jossa tietokoneohjelmien kehittäjät väittävät nyt, että hermoalgoritmeja voidaan käyttää tulosten tehokkaaseen ennustamiseen. Vaikka tällaiset käyttötarkoitukset ovat samanlaisia kuin muut yleiset hermo -ohjelmistosuunnittelun käytännöt, on kiistanalaista, kuinka hyvin hermosovellukset voivat ennustaa tietyn tapahtuman. Kiinnostus hermoalgoritmisuunnittelun käyttämiseen datan rikkaiden tapahtumien, kuten osakemarkkinoiden muutosten, seurantaan on riittävän suuri sen varmistamiseksi, että hermo-ohjelmointi on suuri osa tulevia pyrkimyksiä kehittää tietokoneohjelmia, jotka auttavat ihmisoperaattoreita tietyillä ennakoivilla tavoilla.