Neuronale Netze verwenden über mehrere Schichten vernetzte Neuronen, die jeweils in Abhängigkeit der Vorgängersignale ein Signal an die Nachfolger senden. Durch moderne Netzwerkstrukturen, Optimierungsverfahren sowie der Verfügbarkeit leistungsfähiger Computer kann Deep Learning aus großen Datenmengen effizient sehr präzise Vorhersagemodelle erlernen. In diesem Kapitel werden zunächst die Grundlagen anhand des ,,multilayer perceptrons“ erklärt. Beispielhaft für weitere Entwicklungen werden dann Convolutional Neural Networks, die z. B. in der Bilderkennung eingesetzt werden, eingeführt. Abgeschlossen wird das Kapitel mit einem Überblick, der die Breite der derzeit aktuellen Verfahren abbildet.