神经网络（Neural Network）是一种模仿人脑神经元连接方式的数学模型，用于摹拟复杂的非线性关系。在计算机科学领域，神经网络被广泛利用于模式辨认、图象处理、自然语言处理等领域。

基本上，神经网络是由许多简单的处理单元（神经元）组成的，这些单元被组织成层级结构。输入层接受外部的信号，输出层则输出神经网络的结果，中间的隐藏层可以对输入信号进行加工处理。在训练进程中，神经网络会不断地调剂各个神经元之间的权值和偏置，以到达预期的输出结果。

神经网络的学习分为监督学习和无监督学习。监督学习需要给失事先标记好的训练数据，例如已知的图片分类，然后通过反复训练，逐渐调剂神经网络的权值来取得更加精确的分类结果。无监督学习则是在没有标记好的数据中自动学习数据的特点，例如将一段话进行主题聚类。

最近几年来，随着计算机计算能力的提升，神经网络的应用范围也愈来愈广泛。例如在自然语言处理方面，神经网络模型已可以实现自然语言文本的翻译、情感分析、语音辨认等任务。另外，在图象处理方面，神经网络可以自动辨认和分类图象，而在游戏方面，神经网络也能够通过机器学习算法来训练游戏的AI，使得游戏的难度和玩法更加丰富。

总的来讲，神经网络是一种非常强大的工具，可以帮助我们处理各种复杂的问题。它不但能够从大量数据中学习数据的特点，还可以帮助我们发现隐藏在数据背后的规律。通过它的利用，许多领域的问题都得到了极大的改良和解决，我们有理由相信，神经网络的未来一定会更加光明。