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[3]．
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．
