Hovedforskellen mellem neuralt netværk og dyb læring er, at neuralt netværk fungerer ligesom neuroner i den menneskelige hjerne for at udføre forskellige beregningsopgaver hurtigere, mens dyb læring er en speciel type maskinindlæring, der efterligner den læringsmetode, som mennesker bruger for at få viden.
Neuralt netværk hjælper med at opbygge forudsigelige modeller til løsning af komplekse problemer. På den anden side er dyb læring en del af maskinlæring. Det hjælper med at udvikle talegenkendelse, billedgenkendelse, naturlig sprogbehandling, anbefalingssystemer, bioinformatik og mange flere. Neural Network er en metode til implementering af dyb læring.
