Neuraaliverkon ohjelmointi on melko monimutkaista ja voi käyttää eri ohjelmointikieliä ja laitteistoa keinotekoisen hermoverkon (ANN) luomiseen. Yleensä tämäntyyppinen ohjelmointi alkaa kuitenkin parametrien määrittämisestä, joita voidaan käyttää objektien kuvaamiseen ja sitten objektien erottamiseen luokkiin. Tähän järjestelmään voidaan syöttää erityyppisiä tuloja, jotta ohjelma voi analysoida saapuvat parametrit ja tulostaa osoitteen siitä, miten tulo on luokiteltava. Neuraaliverkon ohjelmointi toistaa tämän prosessin tyypillisesti useita kertoja, jotta verkko voi “oppia” oikeat ja väärät vastaukset eri tuloille.
Neuraaliverkko on suuri verkko, joka koostuu yksittäisistä kappaleista, joita kutsutaan ihmisen aivojen neuroneiksi ja joita usein jäljittelevät tekoälyn (AI) parissa työskentelevät. Neuroverkko -ohjelmointia käytetään tyypillisesti luomaan keinotekoisia hermoverkkoja, jotka jäljittelevät ihmisen aivojen toimintoja ongelmanratkaisuun ja eri kohteiden luokitteluun. Tämä ohjelmointi voi käyttää eri kieliä ja syntakseja riippuen ohjelmoijan mieltymyksistä ja suunnitellun ANN: n yleisestä tarkoituksesta. Neuroverkko -ohjelmoinnissa hyödynnetään sekä laitteistoa että ohjelmistoa, ja yksittäisiä piirejä käytetään usein jäljittelemään biologisten hermoverkkojen erillisiä neuroneja.
Neuraaliverkon ohjelmointi voi alkaa luomalla verkko ja eri parametrit, joita käytetään eri kohteiden tunnistamiseen. Syöttö syötetään hermoverkkoon ja ohjelman annetaan analysoida tämä tulo erilaisten tunnisteiden määrittämiseksi, joita käytetään vastaanotetun tulon luokittelussa. Joku voi syöttää erilaisia parametreja esimerkiksi koiratyypeistä, kuten suurista ja pienistä, hännästä tai ilman häntä ja pörröinen tai karvaton. Neuraaliverkon ohjelmointiin kuuluu sitten hermoverkko, joka analysoi yksittäiset parametrit tietyntyyppisen tunnistettavan koiran tunnistamiseksi.
Jos verkko tunnistaa parametrit, mukaan lukien esimerkiksi suuret, hännät ja karvaiset, se voi päätellä, että syötteen tarkoituksena on tunnistaa saksanpaimenkoira. Jos samat tiedot saisivat verkon tunnistamaan Chihuahuan, analyysi olisi ollut virheellinen ja hermoverkko “oppisi” virheestä tunnistamaan koiran oikein tulevaisuudessa. Tämä on tietysti yksinkertainen esimerkki siitä, miten neuroverkko -ohjelmointi toimii ja varsinainen prosessi sisältää tyypillisesti satoja tai tuhansia parametreja ja lukuisia verkon suorittamia tarkistuksia. Tämän prosessin kautta verkko luo keinon tulevaisuuden asianmukaiseen tunnistamiseen, jolloin neuroverkko -ohjelmointi voi luoda tekoälyjärjestelmiä, jotka oppivat tehokkaasti virheistä ja sopeutuvat uusiin tietoihin.