優點： （1）具有自學習功能。例如實現影象識別時，只在先把許多不同的影象樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路，網路就會透過自學習功能，慢慢學會識別類似的影象。 自學習功能對於預測有特別重要的意義。預期未來的人工神經網路計算機將為人類提供經濟預測、市場預測、效益預測，其應用前途是很遠大的。 （2）具有聯想儲存功能。用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。 （3）具有高速尋找最佳化解的能力。尋找一個複雜問題的最佳化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到最佳化解。 缺點： （1）最嚴重的問題是沒能力來解釋自己的推理過程和推理依據。 （2）不能向用戶提出必要的詢問，而且當資料不充分的時候，神經網路就無法進行工作。 （3）把一切問題的特徵都變為數字，把一切推理都變為數值計算，其結果勢必是丟失資訊。 （4）理論和學習演算法還有待於進一步完善和提高。