Kiedy rozmawiamy o informatyce z pewnością nie powinniśmy zapominać o sieciach neuronowych, które przez informatykę są wykorzystywane. Sieci neuronowe zostały zainspirowane budową układu nerwowego człowieka. To właśnie stąd też wzięła się ich taka, a nie inna nazwa. Zagadnienie sieci neuronowych jest niezwykle skomplikowane. Wyróżnia się bowiem kilka rodzajów sieci neuronowych. Wyróżnia się więc sieci jednokierunkowe, sieci rekurencyjne oraz samoorganizujące się mapy. W przypadku sieci neuronowych o charakterze jednokierunkowych nie można mówić o sprzężeniu zwrotnym, którego w ich wypadku po prostu nie ma. Każdy sygnał przechodzi przez jeden neuron tylko i wyłącznie jeden raz. Sieci jednokierunkowe to najprostsze sieci neuronowe z jakimi możemy mieć do czynienia. Najprostsza sieć neuronowa została opracowana przez McCullocha i Pittsa. Miało to miejsce w roku 1943. Aby jednak sieci jednokierunkowe były bardziej funkcjonalne można zastosować w nich tak zwane funkcje przejścia, które zwiększają możliwości sieci jednokierunkowej. Sieci jednokierunkowe dzielą się dalej na sieci jednowarstwowe, dwuwarstwowe oraz wielowarstwowe. Zastosowanie sieci jednokierunkowych jest dość wąskie. Sieci rekurencyjne są już dużo bardziej skomplikowane. W tym wypadku połączenia, między neuronami, które istnieją w tego rodzaju sieciach określane są mianem grafu z cyklami. Sieci te również dzielą się na kilka rodzajów. Wyróżnia się między innymi sieć Hopfielda oraz maszynę Boltzmanna.
