神经网络通过模拟数据中复杂的非线性关系来改进预测分析，而这些关系是简单的算法通常会遗漏的。它们通过互连节点（神经元）层来实现这一点，这些节点将输入数据转换为越来越抽象的表示。每一层都应用权重和激活函数来过滤和组合特征，从而使网络能够捕获复杂的模式。例如，在图像识别中，早期的层可能会检测边缘，而更深的层则识别形状或物体。这种分层特征学习减少了手动特征工程的需求，使网络可以直接从原始数据中发现相关模式。
神经网络的一个关键优势在于它们能够处理各种数据类型，包括文本、图像和时间序列数据等非结构化数据。卷积神经网络 (CNN) 在处理网格状数据（例如，图像中的像素）方面表现出色，而循环神经网络 (RNN) 则处理序列（例如，文本或传感器数据）。例如，在医学图像上训练的 CNN 可以通过学习像素强度中的空间模式来预测肿瘤的存在，而预测股票价格的 RNN 可能会发现历史交易数据中的时间依赖性。这种灵活性使开发人员可以通过调整层类型和超参数，将相同的核心架构应用于截然不同的问题。
神经网络还通过可扩展性和适应性来改进预测。小批量梯度下降和反向传播等技术可以实现对大型数据集的有效训练，而正则化方法（例如，dropout）可以防止过度拟合。此外，预训练模型（例如，用于文本的 BERT 或用于图像的 ResNet）可以在较小的特定领域数据集上进行微调，从而减少训练时间和资源需求。例如，开发人员可以通过在标记的评论数据上重新训练其最后一层，来调整预训练的语言模型以预测产品评论中的客户情绪。这种泛化和专业化的结合使神经网络成为预测任务的多功能工具。