ニューロン単体の機能はごく単純で、一つのニューロンの動作だけではその能力は限られている。 しかし、これらのニューロンが集まって互いに結合し合うことでパターン認識から相関学習、パターンの検出や探索など、多様な機能を持ち反応を示すようになるわけである。
その際、目的に応じてニューロンは互いに結合されるわけであるが、これをネットワークとしてモデル化する場合、その形態は以下の二つに大別できる。
これらのモデルにおける大きな相違点は、ニューラルネットワーク内部におけるフィードバック結合の有無である。 前者ではこれを含んでいるが、後者では含んでいない。 また、これらを複合させたネットワークモデルも目的によっては使われている。