Neironu algoritms parasti attiecas uz koda daļu, ko izmanto neironu programmēšanai. Šeit neironu tīkls simulē specifisku cilvēka smadzeņu uzvedību un atribūtus. Programmētāji runā par neironu programmēšanu kā procesu, kas attīstījies no vecākām sistēmām, kur mūsdienu neironu programmēšanas kopiena balstās uz mākslīgā intelekta principiem, kas tika prezentēti pirms gadu desmitiem.
Neironu algoritms ir īpaša neironu sistēmu daļa, kas palīdz atvieglot vienu no lielākajām neironu programmatūras lomām. Tas bieži nodrošina dažādu datu apvienošanu specializētam rezultātam, kur neironu algoritms aizpilda robus līdzīgi kā to darītu cilvēka smadzeņu process, piemēram, ierobežotā redzes diapazonā. Mākslīgajā neironu programmēšanā tas tiek darīts, projicējot no zināmiem datiem, lai parādītu iespējamo rezultātu.
Daudzi neironu algoritmu iestatījumi ietver zināmu ievadi un cita veida “apmācības datu” pievienošanu, lai iegūtu gala rezultātu, kas apvieno abus. Izstrādātāji rūpīgi aplūko mašīnmācīšanos, lai noteiktu, cik labi viņu neironu algoritmi nodrošina datorprogrammas spēju mācīties. Papildus tam ir plašs neironu algoritmu veidu klāsts, kas paredzēti dažādiem mērķiem un tiek īstenoti dažādos veidos.
Programmētāji bieži iekļauj detalizētas diagrammas, lai parādītu, kā katrs neironu algoritma komponents saplūst ar maisījumu. Tos var publicēt drukātā veidā vai tīmeklī, lai palīdzētu publiskai izstrādātāju kopienai interpretēt, ko viens programmētājs vai komanda ir paveicis ar neironu algoritmu, lai uzlabotu programmatūras daļu. Tāpat kā visas programmēšanas, neironu algoritmu izstrāde lielā mērā ir atkarīga no parastās valodas un kodēšanas, standarta dokumentācijas prakses un sākotnējās komandas skaidrības, lai rezultāts būtu pieejams plašākai auditorijai. Bez tā kļūst grūti iztulkot algoritma vai programmas sākotnējo nolūku un funkcionalitāti.
Līdztekus galvenajām lomām tādās jomās kā loģistika un novērošanas zinātnes, neironu lietojumi tagad ir kļuvuši populāri maz ticamās vietās. Viens no tiem ir zirgu skriešanās sacīkstēs, kur datorprogrammu izstrādātāji tagad apgalvo, ka neironu algoritmus var izmantot, lai efektīvi prognozētu rezultātus. Lai gan šāda veida lietojumi ir līdzīgi citām izplatītām neironu programmatūras projektēšanas praksēm, ir apšaubāms, cik labi neironu lietojumprogrammas var paredzēt konkrētu notikumu. Interese par neironu algoritma dizaina izmantošanu, lai izsekotu ar datiem bagātiem notikumiem, piemēram, akciju tirgus izmaiņām, ir pietiekami liela, lai nodrošinātu, ka neironu programmēšana būs liela daļa no turpmākajiem centieniem izstrādāt datorprogrammas, kas palīdz cilvēku operatoriem noteiktos prognozēšanas veidos.