Las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Están compuestas por capas de nodos interconectados que procesan información y la transmiten a través de conexiones ponderadas. Las redes neuronales se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y predicción de resultados.
Una de las ventajas de las redes neuronales es su capacidad para aprender y adaptarse a nuevos datos sin necesidad de ser reprogramadas. Sin embargo, también pueden ser muy complejas y difíciles de interpretar, lo que puede dificultar la identificación de errores o sesgos en su funcionamiento.