Keinotekoisia hermoverkkoja on kehitetty ihmisen aivotoimintojen perusteella käsittelymekanismina. Tästä tekniikasta kehittyneet hermosovellukset ovat monia ja erilaisia. Niitä käytetään suorituskyvyn parantamiseen esimerkiksi virtuaalitodellisuuden ja tiedonlouhinnan aloilla, joilla nykyisellä tekniikalla on taipumus puuttua. Neuraalisovelluksia hyödynnetään myös teollisuudessa rahoitusalasta lääketieteelliseen teollisuuteen.
Useat tekijät vaikuttavat sovelluksiin, joihin keinotekoinen hermoverkko sopii parhaiten. Verkoston rakenne ja dynamiikka sekä se, miten verkko oppii, vaikuttavat näiden sovellusten kykyihin. Neljä ensisijaista luokkaa auttavat määrittelemään hermoverkkojen tehtävät ja mahdolliset sovellustyypit.
Toimintojen lähentäminen ja tietojen käsittely ovat samankaltaisia luokkia, jotka kattavat sovellukset, kuten aikasarja -analyysin ja tietojen suodattamisen. Luokitusluokka on yksi tehokkaimmista, ja se sisältää sovelluksia, jotka suorittavat kuvion ja sekvenssin tunnistuksen. Lopuksi, robotiikka on oma luokkansa. Robottiset hermosovellukset auttavat kaikessa liikkuvuudesta manipulointiin.
Yksi verkko voi palvella monia hermosovelluksia, koska ohjelmat on suunniteltu mukautettaviksi ja opittavaksi osana ohjelmointia. Teolliset sovellukset sisältävät tehtäviä, kuten järvien tai säiliöiden tasojen ennustamisen, avustamisen lennonjohdossa ja kemiallisten prosessien optimoinnin. Yritykset voivat käyttää neuroverkkoja rekrytointiprosessin helpottamiseksi analysoimalla hakijoita ja ennustamalla heidän suorituskykynsä tai asiakastietokanta -analyysin auttaakseen markkinointiryhmien määrittämisessä. Optinen merkkintunnistus, jota kutsutaan OCR: ksi, on tunnetuimpia hermosovelluksia.
Rahoitus- ja lääketeollisuus käyttävät sekä hermosovelluksia säännöllisesti. Rahoitusyhtiöt käyttävät erilaisia tiedon louhinta- ja analyysimenetelmiä sekä ennustusjärjestelmiä. Automaattiset kauppajärjestelmät integroivat usein hermosovelluksia. Lääketieteellinen diagnoosi on toinen sovellus. Tutkimus, lääketieteellinen tai muu, hyödyttää myös valtavasti hermoverkon sisällyttämistä kuvioiden tunnistamiseen, valtavien tietomäärien käsittelyyn ja ennustavien simulaatioiden suorittamiseen.
Neuraalisovellukset yleistyvät vähitellen etenkin robotiikan ja virtuaalitodellisuuden kehittämisessä. Erilaisia konenäön ja mobilisaation menetelmiä voidaan optimoida tai ohjata. Koneoppimisella on suuri merkitys molemmilla aloilla, sillä se mahdollistaa robottien oppia ympäristönsä ja mukauttaa virtuaalitodellisuusympäristöjä lähes välittömästi käyttäjien vuorovaikutuksen perusteella. Kun hermoverkkoja on helpompi käsitellä ja ne ovat entistä kestävämpiä, hermosovellukset kehittyvät edelleen ja auttavat lukemattomia kenttiä muutoin vaikeissa tehtävissä.