カオスニューロンを構成要素とするニューラルネットワークを カオスニューラルネットワークと呼ぶ。 カオスニューロンの入力はネットワーク外部から受けとるものと、 フィードバック入力に分けモデル化される。 M 個の外部入力と N 個のニューロン間の 相互結合を持つカオスニューラルネットワークの i 番目のニューロンの振舞いは、
で表される。[5]
ここで 
は時刻 t+1 における i 番目のニューロンの出力、
は j 番目の外部入力 
からのi 番目のニューロンへ
の結合係数、 
は時刻 t における j 番目の外部入力の大きさ、
は j 番目のニューロンからi 番目のニューロンへの結合荷重、
関数 h は出力と次の刺激に対する不応性との関係を与える関数、 
はそれぞれ外部入力、ニューロン間の相互結合、不応性の時間減衰定数である。
は i 番目のニューロンのしきい値である。
式(3.4)において、外部からの入力を表す項を 
、
ニューロン間の相互結合を表す項を 
、
ニューロン自身の不応性の項を 
で表し、hとgを恒等関数とすれば
次のように簡略化できる。
式(3.5)を用いると、 i 番目のニューロンの出力は次のように表される。
