As redes neurais artificiais são modelos probabilísticos, então, não é possível fazer afirmações sobre sua taxa de acerto.

Devido à flexibilidade das redes neurais artificiais sempre é possível ajustar um modelo para que a taxa de acerto seja alta.

As redes neurais artificiais extraem as características dos dados de treinamento tornando-se superespecializadas.

Não é trivial fazer uma correspondência entre as soluções fornecidas por uma rede neural e sua arquitetura.

Na prática, as redes neurais artificiais são muito complexas para resolver problemas reais.