Supervisionada: no qual é necessário ter um conjunto de entradas e saídas desejadas para treinamento da rede;
Não-supervisionado: aqui a rede neural tenta a partir dos dados determinar propriedades e a partir disso realizar o aprendizado;
Híbrido: basicamente é uma mistura entre aprendizado supervisionado e não supervisionado. Como as redes neurais trabalham em camadas, essa divisão pode ser feitas entre elas, entre os dois tipos de aprendizado, para construção de modelos desse tipo;
Reconhecimento de voz: a partir de um conjunto de vozes para treinamento, redes neurais podem ser capazes de reconhecer vozes de pessoas e até mesmo definir a autoria daquela voz. Novos estudos tentam introduzir redes neurais para fazer com que robôs consigam reconhecer comandos e auxiliando, por exemplo, deficientes físicos no controle a controlarem robôs com a voz em linha de produção.
Reconhecimento de imagens: a partir de padrões, pode-se reconhecer letras, figuras, pessoas e uma infinidade de elementos a partir de redes neurais que podem ser de fundamental para cada tipo de indústria.
Controle de qualidade na indústria: redes neurais podem ser usadas verificar a qualidade de matérias primas e, portanto, ajudar na garantia de qualidade de produtos finais. Existe até aplicações específicas de garantia de redução de variabilidade em ingredientes utilizados na indústria alimentícia.
Prevenção de falhas e controle de manutenção: apoiando em decisões gerenciais para disparar manutenções preventivas.
Previsão de produção: muito importante na indústria para alinhar produção e demanda para garantir que o que foi produzido será absorvido pelo mercado.