Os termos "rede neural" e "rede de computadores" são facilmente confundidos por causa da palavra "rede", mas representam conceitos muito diferentes. Aqui está uma comparação:

semelhanças:

* Estrutura de rede: Ambos envolvem nós interconectados. Em uma rede de computadores, são computadores, roteadores e outros dispositivos. Em uma rede neural, eles são neurônios (ou nós) conectados por bordas ponderadas (sinapses). As conexões definem o fluxo de informações.
* Fluxo de informação: Ambos envolvem o fluxo de informações. Em uma rede de computadores, são pacotes de dados. Em uma rede neural, são os sinais (normalmente valores numéricos) que se propagam através das conexões.
* Processamento : Ambos envolvem informações de processamento. Uma rede de computadores rotas e transmite dados. Uma rede neural processa e transforma os sinais de entrada para produzir uma saída.


Diferenças:

| Recurso | Rede Neural | Rede de computador |
| -----------
| propósito | Aprendizagem, reconhecimento de padrões, previsão | Comunicação, compartilhamento de recursos |
| nós | Neurônios artificiais (unidades de processamento) | Computadores, servidores, roteadores, etc. |
| conexões | Conexões ponderadas (sinapses) representando pontos fortes dos relacionamentos | Links físicos (cabos, sem fio) |
| Informações | Sinais numéricos | Pacotes de dados, arquivos, fluxos |
| processamento | Processamento distribuído paralelo; Transformação não linear de entrada | Roteamento, comutação, transmissão de dados |
| Aprendendo | Aprende com dados através do treinamento | Sem capacidade de aprendizagem inerente |
| Comunicação | Interno, dentro da própria rede | Externo, entre diferentes dispositivos/locais |
| Arquitetura | Varia muito (feedforward, recorrente, convolucional etc.) | Varia bastante (cliente-servidor, ponto a ponto, malha, etc.) |


Resumidamente:

* A Rede de computador é um sistema de dispositivos de computação interconectados que se comunicam e compartilham recursos. É sobre conexões físicas e transferência de dados.
* A Rede Neural é um modelo computacional inspirado na estrutura e função do cérebro. Trata -se de processar informações e padrões de aprendizado a partir de dados. Não envolve necessariamente conexões físicas da mesma maneira que uma rede de computadores.


A única sobreposição real é a noção abstrata de uma "rede" como um sistema de componentes interconectados. A natureza desses componentes, suas conexões e a função geral são drasticamente diferentes.