Gli aspetti considerati salienti sono:

numerosità - parallelismo: le reti neurali biologiche sono composte da un numero elevatissimo di unità che lavorano in parallelo

connettività: le unità sono fra loro altamente connesse

Altre caratteristiche salienti

unità computazionali semplici;

alto grado di connettività;

utilizzo di messaggi (relativamente) semplici;

interazione adattiva fra elementi.

Le potenzialità delle reti

Le caratteristiche biologiche dei neuroni, la loro numerosità e la loro connettività permettono l'emergere di alcune caratteristiche molto importanti

Risposta continua

ad esclusione di un numero finito di discontinuità ad input simili la rete risponde con output simili

Tolleranza agli errori

scostamenti non significativi dei valori di input vengono assorbiti dalla rete, diminuendo così il rumore statistico e risultando tolleranti agli errori o al decadimento del segnale.

Tolleranza ai guasti

La presenza di molte unità di processamento parallele l'eventuale perdita di un unità ha, nel caso di architetture con molti neuroni, conseguenze non irreparabili.

Capacità di apprendimento

Attraverso degli opportuni algoritmi di modificazione dinamica dei pesi la rete riesce ad adattare il proprio comportamento fino a computare una funzione arbitraria y= f (x) in base agli esempi presentati.

Capacità di generalizzare

Grazie al fatto che la risposta delle reti è continua (ad esclusione di un numero finito di discontinuità) il sistema che abbia correttamente appreso una funzione riesce di norma a fornire una risposta "ragionevole" anche a stimoli precedentemente mai occorsi.