Neuraaliverkkoja voidaan käyttää melko monella eri tavalla kuvioiden tunnistamiseen, jotka liittyvät melko monenlaisiin toimialoihin. Suuri osa tällaisesta työstä tehdään viestinnän tunnistamisessa, kuten puheentunnistus ja käsialan tunnistus, vaikka sitä voidaan käyttää myös kasvojen tunnistamiseen. Kuvioiden tunnistaminen voi olla tärkeää myös lääketieteen ja liiketoiminnan aloilla, joilla tällaista ohjelmistoa voidaan käyttää sairauksien diagnosointiin ja taloustilastojen analysointiin. Lisäksi on olemassa sovelluksia hermoverkkojen käyttämiseksi kuvioiden tunnistamiseen sähköisen viihteen ja lainvalvonnan aloilla.
Neuraaliverkkojen käyttö kuvioiden tunnistamiseen on tullut varsin suosittua viime vuosikymmeninä, kun tietotekniikka on kehittynyt riittävän hyvin tällaisten verkkojen vastaanottamiseksi. Keinotekoiset tai synteettiset hermoverkot ovat eräänlainen tekoälyohjelma, joka on suunniteltu jäljittelemään tai toistamaan tapaa, jolla ihmisen keskushermoston biologiset neuronit vastaanottavat ja käsittelevät tietoa. Yksi parhaista sovelluksista, joita monet tutkijat ovat löytäneet tälle tekniikalle, on hermoverkkojen käyttö kuvioiden tunnistamiseen.
Jotkut neuroverkkojen yleisimmistä käyttötavoista kuvioiden tunnistamisessa ovat puhe- ja käsialan tunnistuksessa. Useat eri ohjelmistot käyttävät puheentunnistusta, kuten puhe-teksti-ohjelmat ja automaattisiin puhelinjärjestelmiin käytetyt ohjelmistot. On myös käsinkirjoitusohjelmia, jotka voivat analysoida kirjoitettua sisältöä ja muuttaa sen sitten kirjoitetuksi tekstiksi. Tällaisia ohjelmia voidaan käyttää myös äänikuvioiden, käsialan ja kasvojen analysointiin ja tunnistamiseen tietokoneeseen ladatuista kuvista ja äänitiedostoista, joiden avulla voidaan tunnistaa ihmiset tällaisten näytteiden perusteella.
On myös huomionarvoisia sovelluksia lääketieteessä ja liike -elämässä. Neuraaliverkkoja voidaan käyttää ”oppimaan” eri sairauksien yleisiä oireita ja tunnistamaan ne sitten potilaiden diagnoosin malleina. Samoin liiketoiminnan ja talouden kehityksen malleja voidaan analysoida, jotta voidaan ennustaa osakkeiden kehitystä tai tulevaa tulopotentiaalia. Jotkin hermoverkkojen taloudelliset käyttötavat mallin tunnistamiseen voivat sisältää myös laina- tai luotonpidennyshakemuksia koskevien tietojen analysoinnin.
Elektroninen viihde, kuten peliohjelmisto, voi myös käyttää hermoverkkoja kuvioiden tunnistamiseen. Tämä tehdään usein luodakseen realistisempia tai älykkäämpiä vastustajia videopeleihin, ja se on erityisen hyödyllinen shakin kaltaisissa peleissä, joissa kuvion tunnistus voi usein osoittaa tietokoneen vastustajan parhaan siirron. Kuvioiden tunnistaminen voi olla tärkeää myös lainvalvonnassa, kuten sähköisten “nenän” kehittäminen, joka voi “haistaa” räjähteitä. Nämä laitteet “oppivat” tunnistamaan erityyppisiin räjähteisiin liittyviä hiukkasia ja tunnistavat sitten niiden läsnäolon pakkauksessa tai matkatavaroissa.