神经网络起源于对人脑神经元的模拟，由大量神经元相互连接构成。基础概念包括输入层、隐藏层、输出层，通过权重和激活函数处理数据。反向传播算法可优化参数，提升模型精度。它在图像识别、自然语言处理等领域广泛应用，是深度学习的核心基础。