人工神经网络 (ANN) 擅长模式识别和统计建模，但在需要显式推理、独立于上下文的泛化或处理训练数据之外的新颖场景的任务中表现不佳。例如，ANN 无法执行涉及逐步演绎或符号操作的逻辑推理。虽然它们可以通过训练来近似解决算术等问题，但它们缺乏执行精确数学运算或在没有大量数据的情况下遵循算法规则的内在能力。经过训练以添加数字的神经网络可能适用于特定范围，但将无法推广到其训练范围之外，这与可靠地遵循预定义逻辑的简单计算器程序不同。
另一个限制是它们无法处理需要常识推理或真实世界背景理解的任务。例如，ANN 可能会生成听起来合理的文本，但经常产生无意义或矛盾的陈述，因为它们缺乏对物理学、社会规范或因果关系的深入理解。在对话数据上训练的模型可能会用“吃个三明治”来回应“我饿了”，但如果训练数据包含异常情况，也可能会提出诸如“喝一把椅子”之类的荒谬行为。这与人类形成对比，人类使用背景知识来过滤掉不合理的选项。同样，ANN 在动态环境中规划一系列动作（例如，机器人导航）等任务中也存在困难，因为结果取决于未观察到的变量或抽象规则。
最后，ANN 无法固有地解释其决策或提供透明的推理。虽然诸如注意力图或特征可视化等技术提供了一些见解，但模型本身作为“黑盒”运行。例如，医学诊断 ANN 可能会正确识别 X 射线中的肿瘤，但无法阐明导致其结论的特定特征（例如，不规则的边界）。这种不透明性使得它们在医疗保健或刑事司法等高风险领域中不可靠，在这些领域中，问责制至关重要。此外，与人类从少量示例中有效学习不同，ANN 需要大量标记数据进行训练。儿童在看到一张图片后可以识别长颈鹿，但 ANN 需要数千张标记图像才能达到类似的准确度，这限制了其在数据稀缺场景中的适用性。