Нейрокомпьютер — альтернативная технология цифро-логическому (дискретному) компьютеру. В основу архитектуры нейрокомпьютера положена искусственная нейронная сеть, построенная на нейроноподобных элементах — искусственных нейронах и нейроноподобных связях. Структуры мозга и нервной системы обладают рядом заманчивых для разработчиков вычислительной техники особенностей, помогающих при решении сложных задач. В их числе: параллельность обработки информации; способность к обучению; способность к автоматической классификации; высокая надежность и ассоциативность.
Особенностью нейросетевого подхода к построению систем обработки информации является возможность обучения нейронных сетей путем задания некоего набора обучающих правил, определяющих изменение параметров искусственной нейронной сети в ответ на входное воздействие. Информация, обработанная искусственным нейроном, может быть представлена в виде выходящего вектора, который может иметь любое конечное число ответвлений. Выходящие векторы становятся входными векторами других искусственных нейронов. Когда несколько нейронов связываются, возникает искусственная нейронная сеть, отдельные элементы которой производят параллельную обработку информации и параллельные вычисления. У этих элементов есть локальная память, и они могут заниматься локальной обработкой информации.
В искусственной нейронной сети множество искусственных нейронов, как правило, поделено на подмножества, которые называют слоями или плоскостями. Искусственные нейроны могут быть связаны как с нейронами своего слоя, так и с нейронами других слоев. Информация в нейронной сети распределена в межнейронных связях. Исчезновение одной или нескольких связей не приводит к уничтожению всей информации в работающей системе, что делает возможным создание специальной распределенной сети, в которой уничтожение целых слоев не приведет к уничтожению всей сети.