Yra gana daug skirtingų neuroninių tinklų panaudojimo modelių atpažinimui, apimančių gana platų pramonės šakų spektrą. Didžioji šio tipo darbo dalis atliekama atpažįstant ryšius, pvz., balso atpažinimą ir rašysenos atpažinimą, nors jis gali būti naudojamas ir veidams atpažinti. Modelių atpažinimas taip pat gali būti svarbus medicinos ir verslo srityse, kuriose tokia programinė įranga gali būti naudojama ligoms diagnozuoti ir finansinei statistikai analizuoti. Taip pat yra programų, skirtų naudoti neuroninius tinklus modelio atpažinimui elektroninių pramogų ir teisėsaugos srityse.
Neuroninių tinklų naudojimas modelių atpažinimui tapo gana populiarus per pastaruosius kelis dešimtmečius, nes kompiuterinės technologijos pakankamai pažengė į priekį, kad galėtų pritaikyti tokius tinklus. Dirbtiniai arba sintetiniai neuroniniai tinklai yra dirbtinio intelekto programų tipas, skirtas imituoti arba atkartoti būdą, kuriuo žmogaus centrinės nervų sistemos biologiniai neuronai gauna ir apdoroja informaciją. Vienas iš geriausių šios technologijos pritaikymo būdų yra neuroninių tinklų naudojimas modelio atpažinimui.
Kai kurie dažniausiai naudojami neuroniniai tinklai modelio atpažinimui yra balso ir rašysenos atpažinimas. Daugybė skirtingų programinės įrangos programų naudoja balso atpažinimą, pavyzdžiui, kalbėjimo į tekstą programos ir programinė įranga, naudojama automatizuotoms telefono sistemoms. Taip pat yra rašymo ranka programų, kurios gali analizuoti rašytinį turinį ir paversti tą rašyseną spausdintu tekstu. Tokios programos taip pat gali būti naudojamos analizuoti ir atpažinti balso raštus, rašyseną ir veidus iš į kompiuterį įkeltų vaizdų ir garso failų, kuriuos naudojant galima identifikuoti žmones pagal tokius pavyzdžius.
Taip pat yra dėmesio vertas pritaikymas medicinoje ir versle. Neuroniniai tinklai gali būti naudojami norint „sužinoti“ bendrus įvairių ligų simptomus ir atpažinti tuos simptomus kaip pacientų diagnozavimo modelius. Panašiai galima analizuoti verslo ir finansinių tendencijų modelius, kad būtų galima prognozuoti akcijų rezultatus arba būsimo uždarbio potencialą. Kai kurie finansiniai neuroninių tinklų panaudojimai modelio atpažinimui taip pat gali apimti informacijos apie paskolų paraiškas ar kredito pratęsimo analizę.
Elektroninės pramogos, pvz., žaidimų programinė įranga, modeliams atpažinti taip pat gali naudoti neuroninius tinklus. Tai dažnai daroma siekiant sukurti realistiškesnius ar protingesnius priešininkus vaizdo žaidimuose ir ypač naudinga žaidimams, tokiems kaip šachmatai, kur modelio atpažinimas dažnai gali nurodyti geriausią kompiuterio priešininko žingsnį. Rašto atpažinimas taip pat gali būti svarbus naudojant teisėsaugą, pavyzdžiui, kuriant elektronines „nosis“, kurios gali „uostyti“ sprogmenis. Šie prietaisai „išmoksta“ atpažinti daleles, susijusias su įvairių tipų sprogmenimis, ir gali atpažinti jų buvimą pakuotėje ar bagaže.