تضخمت أحجام البيانات التى تجمعها المنظمات وهى تزاول نشاطها اليومي نتيجة لتقدم تکنولوجيا الحاسبات، وازداد تعقد المشاکل المعاصرة بفعل زيادة عدد المتغيرات المؤثرة فيها وإمکانية التفاعل بين هذه المتغيرات. وأصبح من الصعب تصديق أن افتراض شکل دالى معين سوف يستطيع التعبير بکفاءة عن تلک المشاکل المعقدة. وقد ظهرت الشبکات العصبية حديثاً کأسلوب لا معملي لعلاج مثل هذا النوع من المشاکل فى ظل اللاخطية العالية التى تربط بين المتغيرات وأحجام البيانات الکبيرة. ويهدف هذا البحث إلى التعريف بأسلوب الشبکات العصبية وأنواعها وخوارزميات تدريبها، کما يهدف إلى استعراض المجالات المختلفة لاتى استخدمت فيها الشبکات العصبية بنجاح وأشهر برامج تدريب الشبکة والتحقق من مصداقيتها.
وتکون الشبکات العصبية قابلة للتطبيق فى المشاکل السببية حين توجد علاقة معقدة بين عدة متغيرات مستقلة (مفسره، منبئة،مدخلات) وواحد أو أکثر من المتغيرات التابعة (مفسر، متنبأ به، مخرجات) ويصعب التعبير عن تلک العلاقة بالمداخل التقليدية کالارتباط والإنحدار والإختلاف بين المجموعات. وقد طبقت الشبکات العصبية بنجاح فى مجالات التمويل، والتسويق، وإدارة الموارد البشرية، والتحليل التشغيلي، والطب، والصناعة، والطاقة.