神经网络通过使智能体能够在具有高维状态空间的环境中学习复杂的行为，在强化学习 (RL) 中发挥着核心作用。在 RL 中，智能体与环境交互，采取行动，并接收奖励或惩罚，以优化其决策策略。当状态空间很大或连续时（例如，视频游戏中的像素或机器人技术中的传感器数据），传统的 RL 方法（如表格 Q-learning）会遇到困难。神经网络通过近似函数（如策略（采取哪个行动）或价值函数（预期的长期奖励））来解决这个问题，从而允许智能体从有限的数据中进行泛化并有效地处理原始的、非结构化的输入。例如，神经网络可以处理来自游戏屏幕的视觉输入，并将其映射到动作，而无需手动进行特征工程。
神经网络在 RL 中的一个关键应用是在基于价值的方法中，如深度 Q 网络 (DQN)。在 DQN 中，神经网络近似 Q 价值函数，该函数估计在给定状态下采取特定行动的预期奖励。这种方法被著名地用于训练智能体直接从像素数据中玩 Atari 游戏。该网络（通常是卷积神经网络 (CNN)）处理原始帧，提取空间特征，并输出每个可能行动的 Q 值。基于策略的方法（如近端策略优化 (PPO)）使用神经网络直接参数化策略，输出每个行动的概率。Actor-critic 架构结合了这两种方法：一个网络（actor）决定行动，而另一个网络（critic）评估这些行动的质量，从而在复杂的环境中（如机器人技术或自动驾驶模拟）实现更稳定的训练。
然而，将神经网络集成到 RL 中会带来挑战。训练稳定性是一个主要问题，因为网络预测中的微小变化会导致智能体行为的巨大转变。诸如经验回放（存储过去的转换以消除训练数据的相关性）和目标网络（使用单独的网络来稳定 Q 值目标）之类的技术通常是必要的。探索与利用 - 平衡尝试新动作与坚持已知的奖励 - 是另一个障碍，通过诸如熵正则化或 epsilon-greedy 策略之类的方法来解决。此外，超参数调整（例如，学习率、折扣因子）和计算成本（在模拟环境中训练数百万步）需要仔细优化。尽管存在这些挑战，但神经网络仍然是扩展 RL 到实际问题（从游戏 AI 到工业控制系统）所不可或缺的。