Por exemplo, uma rede neural para o reconhecimento de escrita manual é definida por um conjunto de neurônios de entrada que podem ser ativados pelos pixels de uma imagem de entrada. As ativações desses neurônios são então repassadas​​, ponderadas e transformadas por uma função determinada pelo designer da rede, a outros neurônios. Este processo é repetido até que, finalmente, um neurônio de saída é ativado. Isso determina que caractere foi lido.

Assim como outros métodos de aprendizado de máquina, sistemas que aprendem a partir dos dados, redes neurais têm sido usadas para resolver uma grande variedade de tarefas que são difíceis de resolver utilizando programação baseada em regras comuns, incluindo visão computacional e reconhecimento de voz.