人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），又称神经网络，是一种模仿人类大脑神经元网络结构和功能的人工智能技术。它通过模拟神经元之间的连接和信号传递，实现复杂的信息处理和智能决策。
人工神经网络的工作原理类似于人脑中的神经元网络。它由大量的人工神经元组成，每个神经元具有多个输入和一个输出。当输入的神经信号经过加权求和和激活函数处理后，输出被传递给其他神经元，从而实现信息的传递和处理。
人工神经网络在模式识别、数据挖掘、图像处理等领域具有广泛的应用。例如，在语音识别中，人工神经网络可以通过学习大量的语音样本，自动识别和转录语音内容；在金融领域，人工神经网络可以分析市场数据，预测股票走势和风险；在医学影像处理中，人工神经网络可以辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。
尽管人工神经网络已经取得了许多重要的成果，但它仍然面临着一些挑战和限制。例如，训练人工神经网络需要大量的数据和计算资源；人工神经网络的结构和参数选择也需要经验和专业知识。
总的来说，人工神经网络作为一种模拟大脑的智能科技，正在不断发展和演进。它为我们提供了一种解决复杂问题和实现智能化的新途径，将在未来的科技发展中发挥重要作用。