ニューラルネットワークとは、人間の脳にある神経細胞（ニューロン）のネットワークを模倣して作られた、コンピュータ上で動く計算モデルです。現在のAI（人工知能）やディープラーニング（深層学習）の基盤となっている非常に重要な技術です。

人間の脳は、目や耳から入ってきた情報を多数の神経細胞がバケツリレーのように伝達し、複雑な処理を行っています。ニューラルネットワークも同様に、「入力層（データを入れる場所）」「中間層（特徴を分析・処理する場所）」「出力層（結果を出す場所）」の3つの階層で構成されています。それぞれの階層にある仮想的なニューロン同士が、電気信号の伝わりやすさに似た「重み」を調整しながら計算を繰り返すことで、画像や音声などの複雑なデータを認識・判断できるようになります。

手書きの数字「8」が書かれた画像を認識するシステムを考えます。画像のピクセル情報（0と1のデータ）が入力層に送られ、中間層で「丸い部分が2つ重なっている」「交差する部分がある」といった特徴が分析されます。最終的に出力層で「これは数字の8である確率が95%です」という結果が導き出されます。