Künstliche neuronale Netzte sind analog zu biologischen neuronalen Netzten aufgebaut. Informationen werden von Neuronen verarbeitet und über gewichtete Verbindungen weitergegeben. Es wird differenziert zwischen einer Eingabe-, Ausgabe- und versteckten Schicht von Neuronen. Eingabeneuronen erhalten eine direkte Eingabe aus der Umgebung. Die Informationsverarbeitung findet in den versteckten Schichten statt und erfolgt nach der Funktionsweise eines Schwellwertelements. Zunächst werden alle gewichteten Eingänge summiert. Mit einer Aktivierungsfunktion werden die Eingangsgrößen bewertet. Wird ein Neuron durch genügend positive Einträge erregt, ohne gleichzeitig von zu vielen negativen Eingängen gehemmt zu werden, sendet es ein Ausgangssignal. Auf diese Weise wird erst ab dem Erreichen eines Schwellwertes ein signifikantes Ausgangssignal gesendet. Dieses Ausgangssignal wird entsprechend der Kantengewichte gewichtet und ist in einem neuronalen Netzt neues Eingangssignal für Neuronen auf der nachgelagerten Ebene. In der Ausgabeschicht kann der Anwender die Zielinformationen dann auswerten.