Les réseaux de neurones artificiels sont l'un des thèmes de l'intelligence artificielle. Ces réseaux sont un système de traitement des données qui s'inspire du cerveau humain et confie le traitement des données à de nombreux processeurs qui agissent en réseau, connectés et parallèles les uns aux autres, pour résoudre un problème. Les réseaux neuronaux artificiels sont utilisés dans la prévision et la modélisation de problèmes complexes de gestion de la construction avec des modèles de neurones et diverses architectures de réseaux. Les réseaux neuronaux, tant du point de vue de l'analyse et du développement structurels que du point de vue de la mise en oeuvre matérielle, se développent et s'améliorent en termes de quantité, de qualité et de capacité, et les diverses techniques d'informatique neuronale ne cessent de se développer. Cette section aborde la signification des réseaux neuronaux, les limites des attentes vis-à-vis de ces réseaux et leurs similitudes avec les réseaux réels. La recherche et l'intérêt pour les réseaux neuronaux ont commencé lorsque le cerveau a été reconnu comme un système dynamique doté d'une structure parallèle et d'un traitement complètement différent des processeurs conventionnels. Cette nouvelle attitude à l'égard du fonctionnement du cerveau est le fruit des réflexions menées au début du 20e siècle par Ramon Segal.