Örüntü tanıma için oldukça çeşitli endüstrilerde yer alan sinir ağlarının oldukça az kullanımı vardır. Bu tür çalışmaların çoğu, ses tanıma ve el yazısı tanıma gibi iletişimdeki tanıma işlemlerinde yapılır, ancak yüzleri tanımak için de kullanılabilir. Örüntüleri tanımak, hastalıkları teşhis etmek ve finansal istatistikleri analiz etmek için bu tür yazılımların kullanılabildiği tıbbi ve iş alanlarında da önemli olabilir. Elektronik eğlence ve kanun uygulama alanlarında örüntü tanıma için sinir ağlarının kullanımı için uygulamalar da vardır.
Örüntü tanıma için sinir ağlarının kullanımı, son birkaç on yılda bilgisayar teknolojisi bu tür ağlara uyum sağlayacak kadar gelişmiş olduğu için oldukça popüler hale gelmiştir. Yapay veya sentetik sinir ağları, insan merkezi sinir sistemindeki biyolojik nöronların bilgi alma ve işleme şeklini taklit etmek veya çoğaltmak için tasarlanmış bir tür yapay zeka programıdır. Birçok araştırmacının bu teknoloji için bulduğu en iyi uygulamalardan biri, örüntü tanıma için sinir ağlarının kullanılmasıdır.
Örüntü tanıma için sinir ağlarının en yaygın kullanımlarından bazıları ses ve el yazısı tanımadır. Metin okuma programları ve otomatik telefon sistemleri için kullanılan yazılımlar gibi birçok farklı yazılım programı ses tanıma özelliğini kullanır. Yazılı içeriği analiz edebilecek ve daha sonra bu el yazısını yazılan metne dönüştürebilecek el yazısı programları da vardır. Bu tür programlar ayrıca, ses örneklerini, el yazısını ve bir bilgisayara yüklenen görüntü ve ses dosyalarının yüzlerini analiz etmek ve tanımak için de kullanılabilir; bu, bu tür örneklere dayanarak insanları tanımlamak için kullanılabilir.
Ayrıca tıp ve ticarette kayda değer uygulamalar vardır. Sinir ağları, çeşitli hastalıkların ortak semptomlarını “öğrenmek” için kullanılabilir ve daha sonra bu semptomları hastaların teşhisi için şablon olarak kabul eder. Benzer şekilde, iş performansındaki ve finansal eğilimlerdeki modeller, hisse senedi performansları veya gelecekteki kazanç potansiyeli hakkında tahminler yapmak için analiz edilebilir. Örüntü tanıma için sinir ağlarının bazı finansal kullanımları, kredi başvuruları veya kredi uzatmaları için bilgilerin analizini de içerebilir.
Oyun yazılımı gibi elektronik eğlence, örüntü tanıma için sinir ağlarını da kullanabilir. Bu genellikle video oyunlarında daha gerçekçi veya akıllı rakipler oluşturmak için yapılır ve özellikle örüntü tanımanın bir bilgisayar rakibinin yapabileceği en iyi hamleyi gösterebileceği satranç gibi oyunlar için faydalıdır. Örüntü tanıma, patlayıcıları “koklayabilen” elektronik “burunları” geliştirme gibi kanun uygulamalarında kullanım için de önemli olabilir. Bu cihazlar farklı tip patlayıcılarla ilişkili iz parçacıklarını tanımlamayı “öğrenir” ve daha sonra paket veya bagajdaki varlıklarını tanıyabilirler.
