4.2.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.

 Las redes neuronales pueden utilizarse en un gran número y variedad de aplicaciones, tanto comerciales como militares. Se pueden desarrollar redes neuronales en un periodo de tiempo razonable, con la capacidad de realizar tareas concretas mejor que otras tecnologías. Cuando se implementan mediante hardware (redes neuronales en chips VLSI), presentan una alta tolerancia a fallos del sistema y proporcionan un alto grado de paralelismo en el procesamiento de datos. Esto posibilita la inserción de redes neuronales de bajo coste en sistemas existentes y recientemente desarrollados.

Hay muchos tipos diferentes de redes neuronales; cada uno de los cuales tiene una aplicación particular más apropiada. Algunas aplicaciones comerciales son:

 Biología:

• Aprender más acerca del cerebro y otros sistemas.
• Obtención de modelos de la retina.

Empresa:

• Evaluación de probabilidad de formaciones geológicas y petrolíferas.
• Identificación de candidatos para posiciones específicas.
• Explotación de bases de datos.
• Optimización de plazas y horarios en líneas de vuelo.
• Optimización del flujo del tránsito controlando convenientemente la temporización de los semáforos.
• Reconocimiento de caracteres escritos.
• Modelado de sistemas para automatización y control.
• Medio ambiente:
• Analizar tendencias y patrones.
• Previsión del tiempo.

 Finanzas:

• Previsión de la evolución de los precios.
• Valoración del riesgo de los créditos.
• Identificación de falsificaciones.
• Interpretación de firmas.

 Manufacturación:

• Robots automatizados y sistemas de control (visión artificial y sensores de presión, temperatura, gas, etc.).
• Control de producción en líneas de procesos.
• Inspección de la calidad.

Medicina:

• Analizadores del habla para ayudar en la audición de sordos profundos.
• Diagnóstico y tratamiento a partir de síntomas y/o de datos analíticos (electrocardiograma, encefalogramas, análisis sanguíneo, etc.).
• Monitorización en cirugías.
• Predicción de reacciones adversas en los medicamentos.
• Entendimiento de la causa de los ataques cardíacos

 Militares:

• Clasificación de las señales de radar.
• Creación de armas inteligentes.
• Optimización del uso de recursos escasos.
• Reconocimiento y seguimiento en el tiro al blanco.

La mayoría de estas aplicaciones consisten en realizar un reconocimiento de patrones, como ser: buscar un patrón en una serie de ejemplos, clasificar patrones, completar una señal a partir de valores parciales o reconstruir el patrón correcto partiendo de uno distorsionado. Sin embargo, está creciendo el uso de redes neuronales en distintos tipos de sistemas de control.

Desde el punto de vista de los casos de aplicación, la ventaja de las redes neuronales reside en el procesado paralelo, adaptativo y no lineal.  El dominio de aplicación de las redes neuronales también se lo puede clasificar de la siguiente forma: asociación y clasificación, regeneración de patrones, regresión y generalización, y optimización.