神经网络是一种人工智能技术，其最显著的应用是在图像识别领域，尤其是分类问题上。通过输入一组图像和相应的标签，神经网络可以训练出一个模型，可以自动识别新图像并进行分类。在这个过程中，神经网络可以自行学习各种特征，从边缘、颜色到更高层次的特征，该特征可以高度抽象，不同于以往基于特征工程的方法。
除了在静态图像识别上的应用，神经网络还可以应用于视频分类、物体检测、面部识别等多个领域，为计算机视觉领域注入了新的活力。
另一个神经网络的显著应用是在语音识别领域，其主要目标是将用户的语音转化为可处理的文本形式。在这个过程中，神经网络将语音信号分段，进行语音特征提取和变换，提供给后续的识别器使用。
语音识别领域中，神经网络的应用范围也非常广泛，从声纹识别到自然语言处理，包括基于情感的语音识别，情境感知、多话者识别等，都取得了显著的成绩。
自然语言处理是另一个重要的人工智能领域，神经网络在自然语言处理领域中的应用也是非常广泛的。神经网络可以通过输入大量的文本数据，学习语言的特征，提取高层次的语义信息。
在自然语言处理领域，神经网络的应用包括机器翻译、情感分析、文本生成、语言模型等，其中特别是机器翻译领域，神经网络的应用具有里程碑式的意义。
除了以上的应用领域，神经网络还可以应用于控制领域，例如控制机器人的移动、飞行器的飞行等。神经网络可以通过学习环境变量和机器自身状态等信息，来做出合理的决策，以达到特定的控制目标。这不仅可以提高机器人和飞行器的控制精度，还可以减少控制器的复杂度。
在控制领域的应用还包括自动驾驶、无线电通信、电力系统控制等广泛领域，其应用前景非常广阔。
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