Inspiriert vom menschlichen Gehirn sind neuronale Netze ein wichtiger Baustein vieler KI-Systeme, insbesondere im Deep Learning. Sie bestehen aus vielen miteinander verbundenen „Neuronen“ oder Knotenpunkten, die in Schichten angeordnet sind. Jede Verbindung hat ein bestimmtes Gewicht, das im Lernprozess angepasst wird. Wenn das Netz mit Daten gefüttert wird, werden Informationen durch diese Schichten geleitet, verarbeitet und transformiert, um am Ende ein Ergebnis zu liefern – zum Beispiel die Erkennung eines Objekts auf einem Bild. Microsoft nennt sie eine von der Struktur des menschlichen Gehirns inspirierte Rechenmethode.