Las Redes Neuronales Artificiales (RNA's) se pueden considerar una familia de "aproximación universal" (Hornik et al, 1989; Cybenko, 1989), lo cual implica que una red neuronal puede aproximar cualquier función continua hasta cualquier nivel de exactitud. Esta característica hace que las RNA's constituyan una alternativa muy interesante para identificar funciones que son difíciles de estimar por los métodos estadísticos tradicionales debido a la complejidad de los sistemas reales.

Una RNA es un modelo matemático simplificado, que intenta simular el modo de funcionamiento de las redes neuronales biológicas. Está constituída por una serie de unidades simples de procesamiento (neuronas o nodos), organizadas en forma de capas y conectadas entre sí por unos enlaces caracterizados por los denominados "pesos sinápticos" que dan una idea de la importancia del enlace.
 
La tecnología de minería de datos y las redes neuronales, surgidas hace un par de décadas en USA y que vienen importándose en distintos sectores en este país desde hace 10 años. Las mismas compañías eléctricas, por ejemplo, utilizan RNA's; así como entidades bancarias, compañías aeronáuticas...