Chức năng của một mạng nơron được quyết định bởi các nhân tố như: hình trạng mạng (số lớp, số đơn vị trên mỗi tầng, và cách mà các lớp được liên kết với nhau) và các trọng số của các liên kết bên trong mạng. Hình trạng của mạng thường là cố định, và các trọng số được quyết định bởi một thuật toán huấn luyện (training algorithm). Tiến trình điều chỉnh các trọng số để mạng “nhận biết” được quan hệ giữa đầu vào và đích mong muốn được gọi là học (learning) hay huấn luyện (training). Rất nhiều thuật toán học đã được phát minh để tìm ra tập trọng số tối ưu làm giải pháp cho các bài toán. Các thuật toán đó có thể chia làm hai nhóm chính: Học có thầy (Supervised learning) và Học không có thầy (Unsupervised Learning).

Học là quá trình tìm các trọng số của mạng nơ ron sao cho ánh xạ NN khớp nhất với bộ dữ liệu (Tập mẫu) chứa các mẫu của hàm đích. người ta dùng phương pháp sai số trung bình bình phương bé nhất để đánh giá hoàn thành việc học của một mạng Nơ ron.