Gelişmiş bir yapay zeka tekniği olan çok katmanlı sinir ağları, verilerin içindeki karmaşık desenleri tanıyabilme yeteneği ile öne çıkar. Sinir ağı, biyolojik sinir hücrelerinin yapısından esinlenerek oluşturulmuş yapay nöronlardan meydana gelir ve birçok katmandan oluşur. Bu teknik, özellikle derin öğrenme (deep learning) alanında sıklıkla kullanılmaktadır. Derin öğrenme, geleneksel makine öğrenmesi (machine learning) yöntemlerine kıyasla daha yüksek doğrulukla çalışabilen ve büyük veri kümelerindeki karmaşıklığı daha iyi yakalayabilen bir yapıdır.
Çok katmanlı sinir ağları, özellikle görüntü tanıma (image recognition), konuşma tanıma (speech recognition) ve doğal dil işleme (natural language processing) gibi karmaşık görevlerde oldukça etkilidir. Örneğin, görüntü tanıma sistemlerinde, bu sinir ağları milyonlarca görüntüyü tarayarak belirli özellikleri ve desenleri öğrenir. Bu süreçte, bir yandan yüz tanıma uygulamaları için insan yüzlerindeki benzersiz özellikler tespit edilirken, diğer yandan otomatik sürüş sistemlerinde yol işaretleri ve yayalar doğru bir şekilde algılanabilir. Konuşma tanıma sistemlerinde ise, ses dalgalarının frekans spektrumları analiz edilerek söylenilen kelimeler ve cümleler tanımlanabilir. Siri, Google Assistant, ve Amazon Alexa gibi dijital asistanlar, çok katmanlı sinir ağları sayesinde kullanıcılarının sesli komutlarını etkin bir şekilde anlayabilmektedir.
Doğal dil işleme alanında ise, çok katmanlı sinir ağları, dilin karmaşıklıklarını ve nüanslarını anlamada devrim niteliğinde katkılar sağlamıştır. Örneğin, metinlerin anlamlarını çıkarabilmek, duygu analizi yapmak ya da metin tabanlı öneri sistemleri geliştirmek bu teknik sayesinde mümkün hale gelmiştir. Bing veya Google gibi arama motorları geliştirilmiş algoritmalar kullanarak kullanıcının yazacağı muhtemel arama terimlerini tahmin edebilir ve daha kişiselleştirilmiş arama sonuçları sunabilir. Ayrıca, e-ticaret sitelerinde gördüğümüz ürün öneri sistemleri de bu tür sinir ağlarının gücünden faydalanır. Bu şekilde, çok katmanlı sinir ağları hem akademik hem de ticari uygulamalarda geniş bir kullanım alanına sahiptir ve teknolojinin gelişiminde öncü rol oynamaktadır.