Sinirsel ağ yazılımı bir eğilimi tahmin etmek veya davranıştaki bir düzensizliği tanımlamak için örüntü tanıma kullanır. Bilgisayarlı tüm sinir ağları aynı genel prensipte çalışsa da, bu tür yazılımlar birçok farklı şekilde kullanılabilir. En yaygın çeşitlerin üçü görüntü, veri ve sesli sinir ağı yazılımıdır.
Tüm sinir ağı yazılımı bir insan veya hayvan beyninin yapısına dayanmaktadır. Bir beyinde olduğu gibi, yapay bir sinir ağının bireysel işlem alanları yeni yapılar halinde yeniden düzenlenebilir. Sadece bir sınırlı işi yapmak üzere kodlanmak yerine, sinir ağı yazılımı genel bir kalıpta öğretilebilir ve daha sonra bu modeli birçok farklı olayın sonucunu tahmin etmek için kullanabilir.
Görüntü tabanlı sinir ağı yazılımı, görüntüleri karşılaştırmak ve görsel desenleri işlemek için çok uygundur. Bu çeşitlilikteki program genellikle yüksek çözünürlüklü bir kameraya veya mevcut bir görüntü koleksiyonuna bağlanır. Bir görüntü sinir ağı örneğinde, araştırmacılar, çiçekleri görsel olarak doğru bitki türlerine ayırmak için bilgisayarları kullandılar. Görsel sinir ağı programları, bir nesnenin uzunluğu ve rengi gibi özellikleri analiz edebilir ve görüntüleri akıllıca sıralayabilir.
Bazı sinir ağı programları türleri, benzer görevleri gerçek zamanlı olarak gerçekleştirebilir. Yazılım bir güvenlik kamerasına bağlanabilir ve sıra dışı olan bir hareket veya davranış alanı gözlemleyebilir. Bazı polis departmanları ve güvenlik grupları, bir alanı sanal olarak takip ederken insan gücü gereksinimlerini azaltmak için bu yazılımı kullanır.
Diğer sinir ağı yazılımı türleri ham verilerle çalışmak üzere tasarlanmıştır. Rakamlar veya metin değişkenleri genellikle eğilimleri bulmak için verileri işleyebilen ağa sunulur. Bankacılık sektörü, genellikle bu tür yazılımları, mevcut finansal kayıtlara dayanarak iflas veya kredi temerrüt ihtimalini tahmin etmek için kullanır. Bu tür ağlar, gayrimenkulün değerini birçok farklı etkene göre belirlemek veya bir şirketin değerini belirlemek için de kullanılabilir.
Sinir ağları, ses bilgisini işlemek için de tasarlanabilir. Görüntüleme işleme programlarında olduğu gibi, bu yazılım türü iki ses örneğini karşılaştırabilir veya birçok farklı ses kaydının trendlerini keşfedebilir. Bazı ses tanıma programları, hangi kelimenin konuşulduğunu belirlemek için sinir ağlarını kullanır. Bu, otomatik dikte etme veya sesli posta gibi sesli komutlu uygulamalar için kullanılabilir. Bir sinir ağının esnek öğrenme yeteneği, konuşmacının aksanı olsa bile yazılımları tanımasını sağlar.
