神经网络是机器学习中的核心工具，因为它们擅长对简单算法难以处理的复杂、非线性数据关系进行建模。 线性回归或决策树等传统方法在具有简单模式的问题上表现良好，但当数据具有复杂的交互时（例如识别图像中的对象或理解自然语言），它们通常会失败。 神经网络通过使用分层互连的节点（神经元）来分层处理输入来解决这个问题。 每一层提取越来越抽象的特征，使模型能够学习捕获数据底层结构的表示。 例如，在图像识别中，早期层可能会检测边缘，而更深层可能会识别形状或对象，从而使网络能够有效地泛化。
神经网络的另一个主要优点是它们可以通过架构定制来适应不同的任务。 与刚性算法不同，神经网络可以通过调整其深度、层类型或激活函数来定制。 卷积神经网络 (CNN) 针对网格状数据（例如图像中的像素）进行了优化，而循环神经网络 (RNN) 处理文本或时间序列等顺序数据。 使用注意力机制的 Transformer 已经成为自然语言处理 (NLP) 任务（如翻译）的标准。 这种灵活性使开发人员能够解决从预测股票价格到生成合成文本等问题。 例如，在 MNIST 数据集上训练的 CNN 在数字分类中实现了接近人类的准确性，而像 BERT 这样的 Transformer 可以理解句子中的上下文细微差别，从而为聊天机器人或搜索引擎提供支持。
最后，神经网络可以有效地扩展数据和计算资源，使其适用于实际应用。 随着数据集变得越来越大，更简单的模型通常会在性能上达到瓶颈，但神经网络会随着更多的数据和参数不断改进。 例如，在数百万个标记图像（例如 ImageNet）上训练深度网络可以实现医学成像分析或自动驾驶等应用。 像 GPU 和 TPU 这样的硬件进步也使训练大型模型成为可能。 虽然神经网络比传统方法需要更多的计算能力，但它们自动提取特征的能力减少了手动工程。 开发人员可以专注于构建问题和管理数据，而不是手动编写规则，这在推荐引擎或欺诈检测等系统中很常见，在这些系统中，模式过于微妙，无法手动设计。