การเขียนโปรแกรมเครือข่าย Neural ค่อนข้างซับซ้อนและสามารถใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมและฮาร์ดแวร์ที่แตกต่างกันเพื่อให้บรรลุการสร้างเครือข่ายประสาทเทียม (ANN) โดยทั่วไปแล้วการเขียนโปรแกรมประเภทนี้เริ่มต้นด้วยการสร้างพารามิเตอร์ที่สามารถใช้เพื่ออธิบายวัตถุแล้วแยกวัตถุเหล่านั้นออกเป็นหมวดหมู่ อินพุตชนิดต่าง ๆ สามารถป้อนเข้าสู่ระบบนี้เพื่อให้โปรแกรมวิเคราะห์พารามิเตอร์ขาเข้าและเอาต์พุตบ่งชี้ว่าควรจัดหมวดหมู่อินพุตอย่างไร การเขียนโปรแกรมเครือข่าย Neural มักทำซ้ำกระบวนการนี้หลายครั้งเพื่อให้เครือข่าย "เรียนรู้" คำตอบที่ถูกต้องและไม่ถูกต้องสำหรับอินพุตที่แตกต่างกัน
เครือข่ายประสาทเป็นเครือข่ายขนาดใหญ่ที่สร้างขึ้นจากชิ้นส่วนบุคคลที่เรียกว่าเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์มักจะเลียนแบบโดยผู้ที่ทำงานเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเขียนโปรแกรมเครือข่ายประสาทมักจะใช้ในการสร้างเครือข่ายประสาทเทียมที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์สำหรับการแก้ปัญหาและการจัดหมวดหมู่ของวัตถุที่แตกต่างกัน การเขียนโปรแกรมนี้สามารถใช้ภาษาและไวยากรณ์ที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับความชอบของโปรแกรมเมอร์และวัตถุประสงค์โดยรวมของ ANN ที่กำลังออกแบบ ทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ถูกนำมาใช้ในการเขียนโปรแกรมโครงข่ายประสาทเทียมโดยแต่ละวงจรมักจะใช้เพื่อจำลองเซลล์ประสาทที่แยกจากกันซึ่งพบในเครือข่ายประสาทชีวภาพ
การเขียนโปรแกรมเครือข่ายประสาทสามารถเริ่มต้นด้วยการสร้างเครือข่ายและพารามิเตอร์ต่าง ๆ ที่ใช้ในการระบุวัตถุที่แตกต่าง อินพุตถูกป้อนเข้าสู่เครือข่ายประสาทและโปรแกรมได้รับอนุญาตให้วิเคราะห์อินพุตนี้เพื่อกำหนดตัวระบุต่างๆที่ใช้ในการจัดหมวดหมู่อินพุตที่ได้รับ บางคนอาจป้อนพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันเกี่ยวกับประเภทของสุนัขตัวอย่างเช่นขนาดใหญ่และขนาดเล็กหางหรือไม่มีหางและไม่มีขนยาวหรือไม่มีขน การเขียนโปรแกรมเครือข่ายประสาทเทียมนั้นเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์โครงข่ายประสาทเทียมแต่ละพารามิเตอร์เพื่อระบุประเภทของสุนัขที่ถูกระบุ
หากเครือข่ายระบุพารามิเตอร์รวมถึงขนาดใหญ่หางและขนยาวก็อาจสรุปได้ว่าอินพุตนั้นมีความหมายเพื่อระบุผู้เลี้ยงแกะเยอรมัน หากข้อมูลเดียวกันทำให้เครือข่ายระบุชิวาวาการวิเคราะห์นั้นจะไม่ถูกต้องและเครือข่ายประสาทจะ "เรียนรู้" จากความผิดพลาดในการระบุสุนัขอย่างถูกต้องในอนาคต แน่นอนนี่เป็นตัวอย่างง่ายๆของวิธีการเขียนโปรแกรมเครือข่ายประสาทและกระบวนการจริงมักเกี่ยวข้องกับหลายร้อยหรือหลายพันพารามิเตอร์และตรวจสอบจำนวนมากโดยเครือข่าย ผ่านกระบวนการนี้เครือข่ายกำหนดวิธีการระบุอินพุตที่เหมาะสมในอนาคตทำให้การเขียนโปรแกรมเครือข่ายประสาทเทียมสามารถสร้างระบบ AI ที่เรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพจากข้อผิดพลาดและปรับให้เข้ากับข้อมูลใหม่
