神经网络是现代机器学习的核心组成部分，它使系统能够从数据中学习模式并做出决策。其灵活性使其能够应用于广泛的领域。主要的应用类别包括图像和视频处理、自然语言理解以及预测分析。每个领域都利用了神经网络对数据中的复杂关系进行建模的能力，其准确性和可扩展性通常优于传统算法。
在图像和视频处理领域，神经网络在物体检测、人脸识别和医学影像等任务中表现出色。卷积神经网络 (CNN) 在此领域特别有效，因为它们可以分层处理像素数据，识别边缘、纹理和形状。例如，自动驾驶汽车使用 CNN 实时检测行人、交通标志和车道线。在医疗保健领域，像 U-Net 这样的网络可以在 MRI 扫描中分割肿瘤，帮助放射科医生进行诊断。视频应用包括监控系统中的动作识别或用于提高视频质量的帧插值。这些用例依赖于网络从大量标记数据集中泛化的能力。
自然语言处理 (NLP) 是另一个重要领域。基于 Transformer 的模型（如 BERT 或 GPT）处理文本，用于翻译、情感分析或聊天机器人等任务。循环神经网络 (RNN) 和注意力机制使模型能够处理序列数据，例如预测句子中的下一个单词。例如，客户服务聊天机器人使用神经网络解析用户查询并生成上下文相关的回复。情感分析模型将产品评论分类为正面或负面，帮助企业衡量客户反馈。这些应用依赖于网络从文本语料库中学习语义和句法模式的能力。
预测分析利用神经网络进行预测和决策。时间序列模型（如 LSTM）通过学习时间依赖性来预测股票价格、能源消耗或设备故障。推荐系统，如 Netflix 或 Amazon 使用的系统，分析用户行为以推荐内容或产品。在金融领域，神经网络通过识别交易模式中的异常来检测欺诈性交易。这些模型通常结合结构化数据（例如，用户人口统计信息）和非结构化数据（例如，浏览历史），展示了其多功能性。通过在历史数据上进行训练，网络可以发现有助于现实世界行动（如维护计划或精准广告）的趋势。