As redes neurais artificiais, ou ANNs, também conhecidas como "iscas artificiais", são uma subcategoria do campo da inteligência artificial que tenta emular o funcionamento do cérebro humano. Essas redes são compostas de vários neurônios artificiais ou "nós" que trabalham juntos para processar dados de entrada e gerar uma saída. Esses neurônios são conectados por camadas e cada camada tem sua própria função. A camada de entrada recebe os dados brutos, enquanto as camadas ocultas processam os dados e a camada de saída fornece a resposta final. Tais redes podem ser treinadas para reconhecer padrões em dados de entrada, o que as torna úteis em muitas aplicações, incluindo reconhecimento de voz, reconhecimento de imagens e diagnóstico médico. A eficácia dessas redes é melhorada através de algoritmos de aprendizado profundo, que ajustam os pesos entre os neurônios à medida que aprendem com os dados de entrada. O campo da inteligência artificial tem crescido rapidamente nos últimos anos e as redes neurais artificiais estão se tornando cada vez mais populares em muitas indústrias diferentes. No entanto, é importante notar que essas redes ainda não são capazes de replicar completamente o funcionamento do cérebro humano e, portanto, ainda têm algumas limitações. Alguns especialistas argumentam que, se as redes neurais artificiais não forem cuidadosamente projetadas e implantadas corretamente, elas podem inadvertidamente perpetuar e até ampliar preconceitos e desigualdades existentes em nossas sociedades.
