Les réseaux neuronaux, inspirés du cerveau humain, sont au cour de l'IA d'entreprise. Ils traitent les données par le biais de couches interconnectées qui identifient des modèles complexes et permettent de prendre des décisions précises. Il existe plusieurs types de réseaux, depuis les réseaux simples à une seule couche pour les problèmes de base, jusqu'aux réseaux profonds (DNN), qui s'attaquent à des tâches avancées telles que le traitement d'images et de textes. Leurs applications sont multiples : en finance, ils détectent les fraudes et évaluent les risques de crédit ; en marketing, ils personnalisent les campagnes et prédisent le comportement des consommateurs ; et en logistique, ils optimisent les itinéraires et les chaînes d'approvisionnement. Toutefois, le coût de calcul élevé et la nécessité de disposer de données massives représentent des défis techniques importants.