Este proceso consiste en una adaptación progresiva de los valores de las conexiones sinápticas (Synaptic Connections), para permitir a la Red Neuronal (Neural Network) el aprendizaje de un comportamiento deseado. Para lograr esto, alimentamos a la red con una entrada de los datos de entrenamiento, comparamos la salida de la red con la salida de los datos de entrenamiento; la diferencia se usa para computar el error (cuadrático medio) de la respuesta de la red. Con un algoritmo apropiado (como el "Backpropagation") es posible retocar los valores de los pesos sinápticos con el fin de reducir el error. Estas correcciones deben realizarse varias veces o ciclos, para todo el conjunto de entradas-salidas de los datos de entrenamiento.