O aprendizado implica na alteração dos pesos das conexões.

Após o treinamento são os pesos que armazenam o conhecimento que permite à rede tomar decisões corretas.

Cada tipo de treinamento é adequado a um tipo específico de topologia.

No aprendizado não supervisionado o ajuste de erro encontrado ocorre ao confrontar a saída da rede com o dado fornecido como objetivo para a rede.

A rede aprende a partir dos dados que são apresentados durante o processo de treinamento.