机器人利用人工神经网络 (ANN) 处理传感器数据、做出决策并执行任务，模仿了生物大脑识别模式的方式。人工神经网络由相互连接的节点（神经元）层组成，这些节点将输入数据（如图像、传感器读数或命令）转换为可执行的输出。例如，一个在传送带上分拣物体的机械臂可能会使用卷积神经网络 (CNN) 通过摄像头识别物体。CNN 通过各层处理像素数据，检测边缘、形状和纹理以对物体进行分类。识别后，机器人的控制系统利用这种分类来引导其抓手准确地拾取和放置物体。这一过程用自适应学习取代了僵化的预编程规则，使机器人能够处理物体外观或位置的变化。
在动态环境中，人工神经网络帮助机器人适应不断变化的条件。这里经常使用强化学习 (RL)，机器人通过尝试和错误进行学习，并因成功的行动获得奖励。例如，一架在杂乱仓库中导航的自主无人机可能使用经过强化学习训练的人工神经网络。该网络接收来自 LiDAR 和摄像头的输入，以实时绘制障碍物地图并调整飞行路径。在训练期间，无人机因避免碰撞并高效到达目标而获得积极奖励，使人工神经网络能够随着时间推移改进其决策。这种方法对于明确编程不切实际的任务特别有用，例如处理不可预测的人类互动或环境变化。循环神经网络 (RNN) 还可以通过保留先前步骤的记忆来管理顺序任务，例如机械臂按特定顺序组装零件。
人工神经网络使机器人能够从训练数据泛化到新的场景。迁移学习（即对预训练模型进行微调以适应特定任务）减少了对大量数据集的需求。例如，一个在模拟环境中训练识别常见家居物品（杯子、书籍）的服务机器人，只需极少量额外数据即可将其视觉系统适应现实世界中的厨房。此外，协作机器人 (cobots) 利用人工神经网络通过观察人类操作员来学习安全高效的运动。传感器捕获运动数据，人工神经网络处理这些数据以预测最佳轨迹，同时避免碰撞。这种由人工神经网络驱动的感知、决策和运动控制的结合，使机器人能够执行复杂的任务，如包裹递送、精密焊接，甚至协助外科手术，这些任务对准确性和适应性要求极高。通过集成人工神经网络，开发人员创建了能够随着经验积累而改进的系统，弥合了静态自动化与智能行为之间的差距。