Понятие нейронные сети возникло в 1943 году благодаря работе Уоррена Маккаллока и Уолтера Питтса, которая стала отправной точкой для развития этой области в будущем. Их исследование "Логическое исчисление идеального нейрона" предполагало исследование структуры и функций нервной системы, и предложение математической модели идеального нейрона. Именно эта работа привела к появлению концепции искусственных нейронных сетей, которые в дальнейшем стали основой для создания и развития современных нейронных сетей и глубокого обучения.
Понятие нейронных сетей стало активно развиваться в последующие десятилетия, включая такие ключевые моменты, как появление перцептрона Френка Розенблатта в 1957 году, создание алгоритма обратного распространения ошибки Геоффри Хинтона в 1986 году, а также множество других технологий и методов, которые с каждым годом делают нейронные сети все более эффективными и мощными инструментами для решения разнообразных задач в области искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных.