Neironu mācīšanās pamatā ir pārliecība, ka smadzenes, apstrādājot jaunu informāciju, darbojas kā dators. Galvenie apsvērumi ir datu ievade, organizēšana un izguve. Neironu mācīšanās bioloģiskais pamats ir nervu sistēma, kas attiecas uz smadzeņu šūnu savstarpēji saistītu struktūru. Šī izpratne par saistību starp smadzeņu struktūru un funkciju ir izmantota, lai izstrādātu labākas mācīšanās un atmiņas saglabāšanas koncepcijas. Ietvars kalpo arī par mākslīgo neironu tīklu sistēmu pamatu.
Saskaņā ar neironu mācīšanās modeli informācija vispirms nonāk smadzenēs caur datu ievadi. Pēc tam smadzenēm šī informācija ir jāsaglabā un jāapvieno ar jau esošo informāciju, izmantojot datu organizēšanu. Pēdējais solis ir datu izguve, kurā smadzenes izstrādā sistēmas saglabātās informācijas paņemšanai no prāta un tās izmantošanai. Tādējādi neironu mācīšanās attiecas uz šiem kolektīvajiem procesiem, kuros smadzenes apkopo, uzglabā un izmanto informāciju, kas iegūta dzīves pieredzē. Dažreiz mācīšanās procesi kļūst tik iekodēti smadzenēs, ka informācijas iegūšana notiek gandrīz automātiski, tāpat kā draudošās situācijās.
Tāpēc atmiņa ir svarīgs jēdziens neironu mācībās, tāpat kā datoros. Efektīvu informācijas kodēšanu var palīdzēt ar mnemoniskām metodēm. Šīs metodes ietver lielu informācijas daļu iegaumēšanu, izmantojot atmiņas signālus. Piemēram, indivīds var mēģināt iemācīties garu vārdu virkni, izveidojot teikumu, kurā katrs vārds satur katra vārda pirmo burtu sarakstā. Cita pieeja varētu ietvert tēlaina vizuālā attēla izveidi, kas attēlo vārdu. Šī pieeja ir izplatīta sarežģītas informācijas, piemēram, medicīnisko terminu, iegaumēšanai.
Mnemoniskās ierīces bieži vien ir atkarīgas no citas svarīgas neirālās mācīšanās koncepcijas: mācīšanās stila veida, ko smadzenes ir visvairāk pielāgotas. Dažiem cilvēkiem ir labākas zināšanas par vizuālās mācīšanās metodēm, savukārt citi strādā labāk, ja mācīšanās ir vairāk balstīta uz lasīšanu vai vārdiem. Citas pieejas varētu ietvert dzirdes mācīšanos un lietišķo kooperatīvo mācīšanos.
Daži neironu mācīšanās skolotāji izmanto holistisku pieeju mācībām. Citiem vārdiem sakot, indivīdiem ir jāapsver idejas un jēdzieni naturālistiskā veidā, nevis jāpaļaujas uz mācīšanās metodēm, kas uzsver konkrētus un izolētus faktus. Tādējādi piezīmju veikšana varētu sastāvēt no kokam līdzīgas pieejas, kurā jēdzieni atzarojas viens no otra un indivīdi rada savas unikālas asociācijas, lai nostiprinātu jēdzienus savā atmiņā.
Informācijas pārraide un uzglabāšana notiek starp neironu vai smadzeņu šūnu tīkliem. Neironu tīkli ir arī daudzu mākslīgā intelekta pamatā. Faktiski neironu mācīšanās dažreiz attiecas uz mākslīgā intelekta projektēšanas metodēm, kas atdarina cilvēka nervu struktūras. Šādi neironu tīkli ir izrādījušies noderīgi daudzās sarežģītās mašīnu veiktspējas arēnās, sākot no runas atpazīšanas līdz robotu vadības ierīču ieviešanai.
Šīm metodēm mākslīgās mazās struktūras, kas veidotas pēc cilvēka neironiem, ir pazīstamas kā vienības vai mezgli. Tāpat kā neironi, šīs vienības ir ieprogrammētas, lai saņemtu ienākošo informāciju vai ievadi, kā arī pārsūtītu informāciju vai izvadi. Mākslīgā intelekta mašīnās ievades un izvades komponenti tiek savienoti atkārtoti, lai mākslīgā intelekta sistēmā tiktu radītas asociācijas. Šīs izveidotās asociācijas veido sistēmas neironu mācīšanos, un, tāpat kā cilvēka mācīšanās, asociācijas var stiprināt, kad tās tiek kodētas un iegaumētas. Stiprināšana notiek, izmantojot mācīšanās noteikumus vai svērtus mērījumus un matemātiskos neironu algoritmus.