As Redes Neurais Artificiais (RNAs) podem ser entendidas como modelos computacionais com capacidade de aprender, adaptar, generalizar, agrupar ou organizar dados, além de possuírem certa robustez a ruídos e tolerância a falhas. A estrutura básica operacional das RNAs está baseada em blocos construtivos semelhantes entre si e que realizam o processamento de forma paralela – sua unidade básica é o neurônico artificial (modelo matemático), exemplificado pela figura a seguir:

Onde: e1, e2, e3 e e4 são as informações de entradas do neurônio; w1, w2, w3 e w4 são os pesos aplicados nas entradas (ponderações); Σ é um nó ou ponto de soma; f(.) é a função de ativação, que recebe a soma ponderada das entradas e gera a informação s na saída.

Com base nos diversos campos de estudos que fundamentam os atuais princípios teóricos da Inteligência Artificial, em qual abordagem as RNAs estão baseadas?