Una Red Neuronal (o Red Neuronal Artificial, RNA) es un tipo de modelo de IA inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Está compuesta por unidades de procesamiento interconectadas, llamadas «neuronas» artificiales, organizadas en capas.
Imagina una red de diminutos interruptores (las neuronas) conectados entre sí. Cada conexión tiene una «fuerza» o peso. Cuando la red recibe información por una capa de entrada (como los píxeles de una imagen o las palabras de una frase), las neuronas se activan y pasan señales a las neuronas de las siguientes capas, modificadas por la fuerza de las conexiones. A través de una o varias capas «ocultas», la información se procesa y transforma hasta llegar a una capa de salida que produce el resultado final (por ejemplo, la identificación de un objeto en la imagen o la traducción de la frase).
Durante el entrenamiento, la red ajusta la «fuerza» de esas conexiones para aprender a realizar la tarea deseada. Las redes neuronales son especialmente buenas para encontrar patrones complejos en los datos y son la base del «Aprendizaje Profundo» (Deep Learning), impulsando avances en reconocimiento de voz, visión por computador y procesamiento del lenguaje natural.