人工神經網絡（Artificial Neural Networks，簡稱ANN）是一種模擬人腦神經網絡工作方式的數學模型或計算模型。
這種網絡由大量相互連接的節點（類似於人腦中的神經元）組成，每個節點都承擔特定的計算任務（如激活函數），節點之間的連接強度由權重決定，反映了不同節點間的連接強度。人工神經網絡能夠進行並行分佈式的信息處理，具有自學習、非線性映射等能力，常用於模式識別、智能控制、自動控制等領域。
在機器學習和認知科學領域，人工神經網絡被視爲一種強大的工具，能夠基於輸入信息自適應地調整其內部結構和權重。這種網絡的訓練過程通常涉及調整這些權重以最小化預測誤差，使其能夠更準確地處理和分析複雜模式。
經過多年發展，人工神經網絡已經成爲人工智能領域的一箇重要分支，在多箇學科領域展現出其獨特的價值和潛力。