Dirbtiniai neuroniniai tinklai buvo sukurti remiantis žmogaus smegenų funkcijomis kaip apdorojimo mechanizmas. Neuroninių programų, kurios išsivystė iš šios technologijos, yra daug ir įvairių. Jie naudojami našumui gerinti tokiose srityse kaip virtuali realybė ir duomenų gavyba, kur esamos technologijos dažniausiai nepasitenka. Neuroninės programos taip pat naudojamos pramonės šakose nuo finansų sektoriaus iki medicinos pramonės.
Daugybė veiksnių turi įtakos programoms, kurioms dirbtinis neuroninis tinklas geriausiai tinka. Tinklo struktūra ir dinamika, taip pat tai, kaip tinklas mokosi, vaidina svarbų vaidmenį apibrėžiant šių programų galimybes. Keturios pagrindinės kategorijos padeda apibrėžti neuroninių tinklų užduotis ir galimus programų tipus.
Funkcijų aproksimavimas ir duomenų apdorojimas yra panašios kategorijos, apimančios tokias programas kaip laiko eilučių analizė ir duomenų filtravimas. Klasifikavimo kategorija yra viena iš patikimiausių, joje yra programų, atliekančių šablonų ir sekos atpažinimą. Galiausiai, robotika yra atskira kategorija. Robotinės neuroninės programos padeda viskam – nuo mobilumo iki manipuliavimo.
Vienas tinklas gali aptarnauti daugybę neuronų programų, nes programos yra sukurtos taip, kad jas būtų galima pritaikyti ir mokytis kaip programavimo dalį. Pramonės taikymas apima tokias užduotis kaip ežero ar rezervuaro lygio prognozavimas, pagalba oro eismo kontrolei ir cheminių procesų optimizavimas. Įmonės gali naudoti neuroninius tinklus, kad palengvintų įdarbinimo procesą, analizuodamos kandidatus ir prognozuodamos jų veiklą arba klientų duomenų bazės analizę, kad padėtų nustatyti rinkodaros grupes. Optinis simbolių atpažinimas, vadinamas OCR, yra viena iš labiausiai žinomų neuronų programų.
Finansų ir medicinos pramonėje reguliariai naudojamos neuroninės programos. Finansų įmonės naudoja įvairius duomenų gavybos ir analizės metodus bei prognozavimo sistemas. Automatizuotos prekybos sistemos dažnai integruoja neuronines programas. Medicininė diagnostika yra dar vienas pritaikymas. Medicininiai ar kitokie moksliniai tyrimai taip pat labai naudingi, kai įtraukiamas neuroninis tinklas, leidžiantis atpažinti modelius, apdoroti didžiulius duomenų kiekius ir atlikti nuspėjamą modeliavimą.
Neuroninės programos pamažu populiarėja, ypač kuriant robotiką ir virtualią realybę. Galima optimizuoti arba valdyti įvairius mašinos matymo ir mobilizavimo metodus. Mašininis mokymasis vaidina svarbų vaidmenį abiejose srityse, nes leidžia robotams išmokti savo aplinkos ir beveik akimirksniu pritaiko virtualiosios realybės aplinką pagal vartotojo sąveiką. Kadangi neuronų tinklais tampa lengviau dirbti ir jie tampa tvirtesni, neuronų programos toliau vystysis ir padės daugybei sričių atlikti užduotis, kurios kitu atveju būtų sudėtingos.