深度强化学习 (DRL) 中的神经网络主要用于近似将状态映射到动作或预测未来奖励的复杂函数。在传统的强化学习中，智能体通过表格或更简单的模型来学习策略或价值函数，但这些方法在处理高维数据（如图像或传感器输入）时会遇到困难。神经网络在这方面表现出色，它们处理原始输入（例如，游戏屏幕的像素）并学习抽象表示，使智能体能够处理以前不可行的任务。 例如，在深度 Q 网络 (DQN) 中，神经网络会估计给定状态下所有可能动作的 Q 值（预期奖励），从而使智能体即使在具有巨大状态空间的环境中（例如玩 Atari 游戏）也能选择最佳动作。
神经网络在 DRL 中的另一个关键用途是处理具有部分可观察性或顺序决策的环境。 循环神经网络 (RNN) 或基于 Transformer 的架构可以捕获时间依赖性，这对于智能体必须记住过去的状态才能做出明智决策的任务至关重要。 例如，在机器人技术中，在动态环境中导航的机器人可能会使用基于 RNN 的策略来处理一系列传感器读数并实时调整其路径。 同样，在多智能体系统中，神经网络可以通过学习联合策略或通信协议来模拟智能体之间的交互，如在星际争霸 II 等协作游戏中看到的那样，智能体使用共享网络架构进行协调。
最后，神经网络能够跨状态和任务进行泛化，这对于可扩展性至关重要。 经过训练的网络不是记忆特定的状态-动作对，而是可以在相似的状态之间进行插值，使其能够适应未见过的场景。 这种能力在基于模型的 DRL 中得到利用，在这种 DRL 中，网络预测环境动态（例如，机器人运动如何影响其位置）以提前计划。 例如，AlphaGo 使用神经网络来评估棋盘位置并预测对手的移动，将这些预测与蒙特卡洛树搜索相结合以制定长期策略。 开发人员通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现这些网络，通过经验回放或策略梯度方法等技术来平衡探索（尝试新动作）和利用（使用已知策略）。