Neuronų programavimas naudojamas kuriant programinę įrangą, kuri imituoja pagrindines smegenų funkcijas. Tai yra pagrindinis dirbtinio intelekto (AI) komponentas ir kuria programinę įrangą, kuri gali numatyti nežinomus dalykus, pvz., orus ir akcijų rinkos tendencijas, taip pat žaidimus, kuriuose kibernetinis priešininkas tobulėja, kai įgyja patirties. Neuroninio programavimo pranašumas prieš tradicinį programavimą yra tas, kad jo programinė įranga gali mokytis ir prisitaikyti prie naujų duomenų.
Paprastai neuroniniam programavimui naudojama skaičiavimo architektūra, vadinama neuroniniu apdorojimu, kuri naudoja dirbtinius neuronus arba mazgus, sugrupuotus į tinklus sudėtingoms užduotims atlikti. Kiekvieną dirbtinį neuroną suaktyvina tam tikra skaitinė reikšmė, kuri nustato, kada ir kur jis siųs signalą kitam neuronui. Vienas neuronas užprogramuojamas pagal paprastą „jei-tada“ taisyklę pagrindinei užduočiai atlikti. Jei duomenų reikšmė yra -1, tada jie atlieka vieną funkciją. Jei duomenų reikšmė yra 0, tai daro ką nors kita.
Neuronų programavimas yra dviejų etapų procesas. Pirmiausia reikia įvesti pagrindinę informaciją ir taisykles, kurių reikia programinei įrangai, kad suprastų, kokius duomenis ji gaus. Ši programinė įranga paprastai užprogramuota su šališkumo bitais, suteikiančiais daugiau patikimumo tam tikroms informacijos rūšims. Pavyzdžiui, vertybinių popierių rinkos programinės įrangos neuroninis programavimas apims pagrindines akcijų rinkos prekybos funkcijas, tokias kaip prielaida, kad didesnė akcijų paklausa padidina jų vertę. Tai taip pat apims tam tikrus šališkumus, pvz., kaip programinė įranga turėtų atkreipti ypatingą dėmesį į ketvirčio pajamų ataskaitų tendencijas.
Antrasis neuroninio programavimo žingsnis vadinamas mokymu. Duomenys naudojami programinei įrangai išmokyti tam tikrų tendencijų ir galimybių; Apskritai, kuo daugiau duomenų programinė įranga surenka, tuo geriau ji sukuria tikslius rezultatus. Pavyzdžiui, duomenys gali išmokyti kompiuterį, kad kai tam tikros pramonės šakos antrojo ketvirčio pajamos yra geros, tai paprastai reiškia, kad jos ketvirtasis ketvirtis yra vangus. Atsargų vertės yra susietos su pajamų ataskaitomis, todėl programinė įranga galiausiai galėtų numatyti, kad tos pramonės šakos atsargos sumažės po ketvirtojo ketvirčio ataskaitų, kai pramonės antrasis ketvirtis buvo stiprus. Programinės įrangos produkcija galiausiai gali patarti prekybininkui parduoti, kol pasirodys ketvirtojo ketvirčio pelno ataskaitos.
Paprastai neuroninio programavimo pranašumas yra tas, kad programinei įrangai nereikia tobulos informacijos, kad ji veiktų. Skirtingai nuo tradicinio programavimo, kuris išsijungia, kai atsiranda klaidų, neuroninis programavimas gali prisitaikyti prie netobulų įvesties, naudodamas ankstesnę informaciją problemai išspręsti. Taip veikia ir žmogaus smegenys, nors jos yra daug sudėtingesnės. Pavyzdžiui, žmogus gali atpažinti seną draugą, net jei tas draugas priaugo svorio ar užsiaugino barzdą; kiti draugo aspektai – veido struktūra, akys, jo vaikščiojimo būdas ar balsas – sukelia atpažinimą. Neuronų programuotojai ir toliau tobulina programinę įrangą, kuri ne tik imituotų smegenis, bet kai kuriais atvejais būtų greitesnė ir net tikslesnė.