①人工神經網絡(ANN)為廣泛連接的巨型系統。神經科學研究表明，人類中樞神經的主要部分大腦皮層由10[11]～10[12]個神經元組成，每個神經元共有10[1]～10[5]個突觸，突觸為神經元之間的結合部，決定神經元之間的連接強度與性質。這表明大腦皮層是一個廣泛連接的巨型復雜系統，ANN的連接機制模仿了人腦的這一特性。
②人工神經網絡(ANN)有其並行結構和並行處理機制。ANN不但結構上是並行的，它的處理順序也是並行的和同時的。在同一層內處理單元都是同時操作的，即神經網絡的計算功能分布在多個處理單元上。
③人工神經網絡(ANN)的分布式結構使其具有和人腦一樣的容錯性和聯想能力。大腦具有很強的容錯能力。我們知道，每天都有大腦細胞死去，但並沒有影響人們的記憶和思考能力。這正是因為大腦對信息的存儲是通過改變突觸的功能實現的，信息存儲於神經元連接強度的分布上，存儲區和操作區合二為一，不同信息之間自然溝通，其處理也為大規模連續時間模式。而存儲知識的獲得采用“聯想”的辦法。這類似人類和動物的聯想記憶，當一個神經網絡輸入一個激勵時，它要在已存儲的知識中尋找與輸入匹配最好的存儲知識為其解。
④人工神經網絡(ANN)具有自學習、自組織、自適應能力。大腦功能受先天因素的制約，但后天因素（如經歷、學習和訓練等）也起着重要作用。ANN很好地模擬了人腦的這一特性。如果最后的輸出不正確，系統可以調整加到每個輸入上去的權重以產生一個新的結果，這可以通過一定的訓練算法來實現。訓練過程是復雜的，通過網絡進行重復地輸入數據，且每次都調整權重以改善結果，最終達到所希望的輸出。在訓練過程中網絡便得到了經驗。理論研究表明，選擇合適的ANN能夠實現任何連續映射，通過對樣本的學習，ANN表現出分類、概括和聯想的能力。