前饋神經網絡（Feedforward Neural Network, FNN）是人工神經網絡的一種基本類型。
前饋神經網絡的結構特點是其神經元分層排列，每一層的神經元只接收來自前一層的輸入並輸出給下一層，信息流是單向的，即從輸入層流向輸出層，沒有在同一層內的神經元之間的連接，也沒有從後續層反饋到前面層的信息連接。這樣的結構使得前饋神經網絡在處理數據時，信息只能沿着輸入層到輸出層的方向傳播。
前饋神經網絡可以包含一箇或多箇隱藏層，隱藏層位於輸入層和輸出層之間。隱藏層的數量可以根據任務的需求進行調整，以提升模型的複雜度和準確性。前饋神經網絡廣泛應用於各種機器學習和人工智能領域，包括圖像識別、語音識別、自然語言處理等。