Lernen in künstlichen neuronalen Netzen bedeutet im Allgemeinen, Allgorithmen zu finden, die die Verbindungsgewichte (wij ) zwischen den Neuronen so anpassen, dass das neuronale Netz bei Eingabe eines Musters die gewünschte Ausgabe berechnet. Siehe hierzu auch im Abschnitt die Hebb'sche Lernregel.

In neuronalen Netzen kann man zwischen drei Arten des Lernens unterscheiden.

• Überwachtes Lernen (supervised learning)
• Bestärkendes Lernen (reinforcement learning)
• Unüberwachtes Lernen (unsupervised learning)