Em uma MLP usamos com bastante frequência a função sinal como função de ativação, pois esta nos permite uma mudança suave na ativação dos neurônios.

Em uma MLP usamos a função de ativação tangencial hiperbólica, pois ela nos permite manter os valores de saída na faixa entre 0 e 1, ao passo que converge mais rapidamente que a função sigmoide.

O uso de função de ativação não linear não é feito em uma MLP, tendo em vista a sua simplicidade, sendo o tipo de rede neural artificial mais simples entre as FNN.

Um dos tipos mais utilizados de função de ativação não linear nas MLP é a função logística, também chamada de função sigmoide. Esta função resulta em saídas dentro da faixa de 0 a 1 e proporciona uma mudança mais suave na ativação dos neurônios, se comparada à função sinal.

Em uma MLP, a função de ativação é utilizada apenas nos neurônios da camada de entrada e normalmente são do tipo função sigmoidal.