Las redes neuronales artificiales (RNAs) son algoritmos de aprendizaje automático inspirados en el cerebro humano. Estas redes están compuestas por un conjunto de nodos interconectados, llamados neuronas artificiales, que pueden procesar y transmitir información. El objetivo principal de una RNA es aprender a realizar tareas específicas a través de la identificación de patrones en los datos.

Una de las características clave de las RNAs es su capacidad para aprender de manera no lineal, lo que significa que pueden capturar relaciones complejas entre variables de entrada y salida. Esto las convierte en una herramienta poderosa para abordar problemas en los que las relaciones entre los datos no son fácilmente modeladas mediante métodos tradicionales.

Las RNAs se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como reconocimiento de voz, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y sistemas de recomendación. Su versatilidad y capacidad de adaptación a diferentes dominios las convierten en una opción popular para resolver problemas en el campo del aprendizaje automático.

A medida que aumenta la cantidad de datos disponibles y la capacidad de procesamiento, se espera que las RNAs sean aún más eficientes y precisas en el futuro. Esto abre el camino a nuevas aplicaciones y avances en campos como la medicina, la robótica y la inteligencia artificial en general.