'n Neurale netwerk, ook bekend as 'n neurale net, is 'n berekeningsmodel wat geïnspireer is deur die struktuur en funksionering van die menslike brein. Dit is 'n wiskundige model wat bestaan uit onderling gekoppelde kunsmatige neurone of nodusse, georganiseer in lae. Elke neuron neem insette, verwerk dit deur 'n aktiveringsfunksie en produseer 'n uitset. Die verbindings tussen neurone word gewigte toegeken wat hul belangrikheid in die algehele berekening bepaal.Neurale netwerke word algemeen gebruik vir patroonherkenning, klassifikasie, regressie en ander masjienleertake. Hulle kan uit voorbeelde leer en hul interne parameters (gewigte) aanpas deur 'n proses genaamd opleiding, gewoonlik deur 'n tegniek genaamd terugpropagasie te gebruik. Deur die gewigte iteratief aan te pas op grond van die fout tussen voorspelde en werklike uitsette, kan neurale netwerke leer om akkurate voorspellings te maak of insette in verskillende kategorieë te klassifiseer.Die term "neurale net" word dikwels uitruilbaar gebruik met "neurale" netwerk" om na dieselfde konsep te verwys.