神经网络是一种人工智能技术，被广泛应用于不同领域的问题解决中。以下是神经网络的常见应用：
图像和视频处理中的应用： 神经网络在图像识别、分类、分割和生成上发挥着重要作用。通过将大量数据输入到神经网络中进行训练，神经网络可以自动识别一张图片中的对象或特征，并且对其进行分类和标注。在视频处理中，可以使用神经网络来完成视频内容的识别、跟踪、目标检测等任务。
自然语言处理中的应用： 神经网络也被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。它们可以用于机器翻译、文本分类、情感分析、主题识别等任务。自然语言生成（NLG）技术也可使用神经网络来帮助计算机生成流畅自然的文本。
预测和分类问题中的应用： 神经网络可以用于预测和分类问题中。例如，可以使用神经网络来预测股票价格、商品销售量等。分类问题方面，可以使用神经网络来确定信用评级、疾病诊断等。
控制和优化问题中的应用： 神经网络可以用于控制和优化问题中。例如，神经网络可以通过预测未来的趋势帮助机器人控制操作或机器设备进行自动化调整。
自动驾驶汽车： 神经网络是自动驾驶汽车的核心技术之一。在自动驾驶汽车中，神经网络可以帮助车辆在路上行驶、检测障碍物以及判断交通状况等。
游戏中的应用： 神经网络可以被用于游戏中其他玩家和NPC的识别和预测，这样可以让游戏更加真实、具有挑战性。
总体而言，神经网络广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、预测和分类、控制和优化、自动驾驶汽车和游戏等领域。