人工神经网络（Artificial Neural Network）简称ANN，是模拟生物神经网络的计算模型，是人工智能领域中的一个重要分支。
人工神经网络是一种仿生学的技术，通过大量现象层次的信息处理，而在信息处理过程中，逐步加深对问题问题内在结构性质的认识，完成对未知问题的预测和分类。相比于传统的统计机器学习，人工神经网络具有更强的自适应性、适应性、鲁棒性和非线性处理能力，因此被广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。
人工神经网络的结构与人类大脑的神经结构类似，分为神经元、突触等基本单元。不同类型的神经网络包括前向网络、反向传播网络、Hopfield网络等。其中最著名的莫过于深度学习（Deep Learning），它利用多层神经网络构建模型，在生物学上称之为神经网络有多层次的模型。在计算机视觉、语音识别、机器翻译等领域的应用中，深度学习已经成为最常用的技术。
人工智能的发展离不开人工神经网络的支持，它是人类模拟大脑的奇迹。未来，随着技术的革新和人工智能的普及，人工神经网络的应用将更加广泛，为人类带来更多的便利与幸福。
