Neuroninio tinklo programavimas yra gana sudėtingas ir gali naudoti įvairias programavimo kalbas ir aparatinę įrangą, kad būtų sukurtas dirbtinis neuroninis tinklas (ANN). Tačiau apskritai tokio tipo programavimas prasideda nustatant parametrus, kurie gali būti naudojami objektams apibūdinti, o tada tuos objektus atskirti į kategorijas. Tada į šią sistemą galima įvesti įvairių tipų įvesties, kad programa galėtų analizuoti gaunamus parametrus ir išvesti nurodymą, kaip įvestis turėtų būti suskirstyta į kategorijas. Neuroninio tinklo programavimas paprastai pakartoja šį procesą daug kartų, kad tinklas galėtų „išmokti“ teisingų ir neteisingų atsakymų į skirtingus įvesties duomenis.
Neuroninis tinklas yra didelis tinklas, sudarytas iš atskirų dalių, vadinamų neuronais žmogaus smegenyse, kurį dažnai imituoja dirbantieji su dirbtiniu intelektu (AI). Neuroninių tinklų programavimas paprastai naudojamas dirbtiniams neuroniniams tinklams sukurti, kurie imituoja žmogaus smegenų funkcijas sprendžiant problemas ir skirstant į kategorijas skirtingus objektus. Šis programavimas gali naudoti skirtingas kalbas ir sintakses, atsižvelgiant į programuotojo pageidavimus ir bendrą kuriamo ANN tikslą. Tiek aparatinė, tiek programinė įranga naudojama neuroninių tinklų programavimui, o atskiros grandinės dažnai naudojamos atskiriems neuronams, randamiems biologiniuose neuroniniuose tinkluose, mėgdžioti.
Neuroninio tinklo programavimas gali prasidėti nuo tinklo sukūrimo ir įvairių parametrų, naudojamų identifikuojant skirtingus objektus. Įvestis įvedama į neuroninį tinklą, o programai leidžiama analizuoti šią įvestį, kad būtų galima nustatyti įvairius identifikatorius, naudojamus klasifikuojant gautą įvestį. Kas nors gali įvesti skirtingus šunų tipų parametrus, pvz., didelis ir mažas, uodega arba be uodegos, pūkuotas arba beplaukis. Tada neuroninio tinklo programavimas apima atskirų parametrų analizę, kad būtų galima nustatyti tam tikro tipo šunį, kuris yra identifikuojamas.
Jei tinklas nustato parametrus, įskaitant, pavyzdžiui, didelį, uodegą ir pūkuotą, tada jis gali daryti išvadą, kad įvestis skirta identifikuoti vokiečių aviganį. Jei dėl tos pačios informacijos tinklas atpažintų čihuahua, tada analizė būtų buvusi neteisinga, o neuroninis tinklas „pasimokytų“ iš klaidos tinkamai identifikuoti šunį ateityje. Tai, žinoma, yra paprastas pavyzdys, kaip veikia neuroninio tinklo programavimas, o tikrasis procesas paprastai apima šimtus ar tūkstančius parametrų ir daugybę tinklo patikrinimų. Per šį procesą tinklas sukuria priemones, skirtas tinkamai identifikuoti įvestį ateityje, leidžiančią neuroninio tinklo programavimui sukurti AI sistemas, kurios efektyviai mokosi iš klaidų ir prisitaiko prie naujų duomenų.