1943年，心理學家W.S.McCulloch和數理邏輯學家W.Pitts建立了神經網路和數學模型，稱為MP模型。
他們透過MP模型提出了神經元的形式化數學描述和網路結構方法，證明了單個神經元能執行邏輯功能，從而開創了人工神經網路研究的時代。
1949年，心理學家提出了突觸聯絡強度可變的設想。
60年代，人工神經網路得到了進一步發展，更完善的神經網路模型被提出，其中包括感知器和自適應線性元件等。
M.Minsky等仔細分析了以感知器為代表的神經網路系統的功能及侷限後，於1969年出版了《Perceptron》一書，指出感知器不能解決高階謂詞問題。
他們的論點極大地影響了神經網路的研究，加之當時序列計算機和人工智慧所取得的成就，掩蓋了發展新型計算機和人工智慧新途徑的必要性和迫切性，使人工神經網路的研究處於低潮。
在此期間，一些人工神經網路的研究者仍然致力於這一研究，提出了適應諧振理論（ART網）、自組織對映、認知機網路，同時進行了神經網路數學理論的研究。
以上研究為神經網路的研究和發展奠定了基礎。
1982年，美國加州工學院物理學家J.J.Hopfield提出了Hopfield神經網格模型，引入了“計算能量”概念，給出了網路穩定性判斷。
1984年，他又提出了連續時間Hopfield神經網路模型，為神經計算機的研究做了開拓性的工作，開創了神經網路用於聯想記憶和最佳化計算的新途徑，有力地推動了神經網路的研究，1985年，又有學者提出了波耳茲曼模型，在學習中採用統計熱力學模擬退火技術，保證整個系統趨於全域性穩定點。
1986年進行認知微觀結構地研究，提出了並行分佈處理的理論。
1986年，Rumelhart, Hinton, Williams發展了BP演算法。
Rumelhart和McClelland出版了《Parallel distribution processing: explorations in the microstructures of cognition》。
迄今，BP演算法已被用於解決大量實際問題。
1988年，Linsker對感知機網路提出了新的自組織理論，並在Shanon資訊理論的基礎上形成了最大互資訊理論，從而點燃了基於NN的資訊應用理論的光芒。
1988年，Broomhead和Lowe用徑向基函式(Radial basis function, RBF)提出分層網路的設計方法，從而將NN的設計與數值分析和線性適應濾波相掛鉤。
90年代初，Vapnik等提出了支援向量機(Support vector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)維數的概念。
人工神經網路的研究受到了各個發達國家的重視，美國國會透過決議將1990年1月5日開始的十年定為“腦的十年”，國際研究組織號召它的成員國將“腦的十年”變為全球行為。
在日本的“真實世界計算（RWC）”專案中，人工智慧的研究成了一個重要的組成部分。
1943年，心理學家W.S.McCulloch和數理邏輯學家W.Pitts建立了神經網路和數學模型，稱為MP模型。
他們透過MP模型提出了神經元的形式化數學描述和網路結構方法，證明了單個神經元能執行邏輯功能，從而開創了人工神經網路研究的時代。
1949年，心理學家提出了突觸聯絡強度可變的設想。
60年代，人工神經網路得到了進一步發展，更完善的神經網路模型被提出，其中包括感知器和自適應線性元件等。
M.Minsky等仔細分析了以感知器為代表的神經網路系統的功能及侷限後，於1969年出版了《Perceptron》一書，指出感知器不能解決高階謂詞問題。
他們的論點極大地影響了神經網路的研究，加之當時序列計算機和人工智慧所取得的成就，掩蓋了發展新型計算機和人工智慧新途徑的必要性和迫切性，使人工神經網路的研究處於低潮。
在此期間，一些人工神經網路的研究者仍然致力於這一研究，提出了適應諧振理論（ART網）、自組織對映、認知機網路，同時進行了神經網路數學理論的研究。
以上研究為神經網路的研究和發展奠定了基礎。
1982年，美國加州工學院物理學家J.J.Hopfield提出了Hopfield神經網格模型，引入了“計算能量”概念，給出了網路穩定性判斷。
1984年，他又提出了連續時間Hopfield神經網路模型，為神經計算機的研究做了開拓性的工作，開創了神經網路用於聯想記憶和最佳化計算的新途徑，有力地推動了神經網路的研究，1985年，又有學者提出了波耳茲曼模型，在學習中採用統計熱力學模擬退火技術，保證整個系統趨於全域性穩定點。
1986年進行認知微觀結構地研究，提出了並行分佈處理的理論。
1986年，Rumelhart, Hinton, Williams發展了BP演算法。
Rumelhart和McClelland出版了《Parallel distribution processing: explorations in the microstructures of cognition》。
迄今，BP演算法已被用於解決大量實際問題。
1988年，Linsker對感知機網路提出了新的自組織理論，並在Shanon資訊理論的基礎上形成了最大互資訊理論，從而點燃了基於NN的資訊應用理論的光芒。
1988年，Broomhead和Lowe用徑向基函式(Radial basis function, RBF)提出分層網路的設計方法，從而將NN的設計與數值分析和線性適應濾波相掛鉤。
90年代初，Vapnik等提出了支援向量機(Support vector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)維數的概念。
人工神經網路的研究受到了各個發達國家的重視，美國國會透過決議將1990年1月5日開始的十年定為“腦的十年”，國際研究組織號召它的成員國將“腦的十年”變為全球行為。
在日本的“真實世界計算（RWC）”專案中，人工智慧的研究成了一個重要的組成部分。