As redes neurais ganharam destaque, por causa de seus benefícios. Os modelos podem ser considerados como aproximadores universais, pois são capazes de representar até em problemas não lineares relações entre variáveis de entrada e de saída. Em problemas de classificação as redes são capazes, inclusive, de fornecer informações sobre a categoria de interesse, assim como sua confiança na decisão tomada. Graças ao processamento paralelo o conhecimento é armazenado por toda a extensão de suas conexões, o que assegura sua robustez. São consideradas um aproximador universal, já que por meio de uma mesma notação e forma de cálculo, pode-se solucionar problemas nas mais diversas áreas de conhecimento. Por fim, o fato de ter sido motivada pelo funcionamento do cérebro humano, provou-se uma maneira eficiente de processamento paralelo, tolerante a falhas e rápido.
As redes neurais ganharam destaque, por causa de seus benefícios. Os modelos podem ser considerados como aproximadores universais, pois são capazes de representar até em problemas não lineares relações entre variáveis de entrada e de saída. Em problemas de classificação as redes são capazes, inclusive, de fornecer informações sobre a categoria de interesse, assim como sua confiança na decisão tomada. Graças ao processamento paralelo o conhecimento é armazenado por toda a extensão de suas conexões, o que assegura sua robustez. São consideradas um aproximador universal, já que por meio de uma mesma notação e forma de cálculo, pode-se solucionar problemas nas mais diversas áreas de conhecimento. Por fim, o fato de ter sido motivada pelo funcionamento do cérebro humano, provou-se uma maneira eficiente de processamento paralelo, tolerante a falhas e rápido.
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