¿Qué es una red neuronal o neural network?

El desarrollo de la Inteligencia Artificial nos está familiarizando con muchos nuevos conceptos. Uno de ellos es el de red neuronal, cuyo funcionamiento y aplicación está detrás de muchos servicios que ya utilizamos.

¿Qué es una red neuronal o neural network?

Una red neuronal, o más correctamente una red neuronal artificial, es un modelo computacional que está inspirado en el funcionamiento de las neuronas en los cerebros de los animales. Este modelo se utiliza principalmente en áreas de Inteligencia Artificial para el aprendizaje automático, en tareas complejas como el reconocimiento de voz, la generación de texto en lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes, etc.

En este tipo de modelos se tienen unidades conectadas entre sí que se llaman «neuronas artificiales». Una vez creado el modelo estas neuronas son capaces de trabajar juntas para conseguir procesar información en base a un conocimiento adquirido, realizando típicamente tareas en las que es complicado establecer unas reglas fijas, por su amplia presencia y variabilidad, reconociendo y prediciendo patrones.

Qué lugar ocupan las redes neuronales dentro de la Inteligencia Artificial

El concepto de redes neuronales artificiales y sus primeras investigaciones en el ámbito científico data de 1943. Por tanto, no es un tema nuevo que haya sido descubierto recientemente. Sin embargo, su papel actual es especialmente relevante porque las áreas más llamativas y novedosas de la IA se realizan con ellas.

Relación entre redes neuronales, machine learning y deep learning

Como quizás sepas, machine learning es una área de la Inteligencia Artificial dedicada al aprendizaje automático. Se centra en construir algoritmos que mejoran sus capacidades a partir del aprendizaje usando datos diversos. En la actualidad el mecanismo más avanzado para soportar el machine learning son las redes neuronales.

Por su parte, deep learning es el aprendizaje profundo, un área de machine learning donde se usan técnicas más poderosas para resolver los casos de uso más avanzados de la IA. Por supuesto, las redes neuronales son clave en el proceso de deep learning, siendo a veces llamadas redes neuronales profundas.

Papel de las redes neuronales en la IA moderna

Como decimos, las ramas más avanzadas y exitosas de la IA actual están basadas en estas redes neuronales profundas y por tanto en el mencionado deep learning. Gracias a ellas los modelos de IA tienen capacidad de aprender directamente de los datos sin necesidad de reglas explícitas y con una mínima intervención humana. Una de las áreas más relevantes de la actualidad es el procesamiento del lenguaje natural, lo que hacen los LLM como ChatGPT, Copilot o Gemini.

¿Cómo funciona una red neuronal?

Las redes neuronales funcionan por medio de conexiones entre neuronas artificiales, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. Vamos a ver los puntos más importantes para poder entenderlas.

Neuronas artificiales

Lo primero que debemos entender es el papel que desempeñan las neuronas artificiales. Pues bien, en realidad no son más que funciones matemáticas que reciben una entrada, la procesan y producen una salida. Para realizar ese procesamiento utilizan una combinación de pesos y funciones de activación que determinan cómo debe de transformarse la información en cada paso.

Obviamente, su funcionamiento es muy complejo, pero al final no son más que cálculos matemáticos en los que participan datos de entrada que se combinan con multiplicadores (los pesos) y una especie de filtros que son las funciones de activación.

Capas de la red

Luego, las redes neuronales se combinan entre ellas para hacer cosas más complejas todavía y para ello forman distintas capas. Las hay de varios tipos.

• Capa de entrada: que recibe los datos de entrada que se debe analizar con la IA.
• Capas ocultas: que son encargadas de procesar los datos a través de múltiples transformaciones.
• Capa de salida: finalmente, la capa que genera el resultado que debe entregarse como respuesta al cliente.

Proceso de entrenamiento con datos y ajuste de pesos

Para el entrenamiento de los modelos basados en redes neuronales se entregan muchos ejemplos al sistema que a menudo deben ser etiquetados de alguna manera que permita guiar al aprendizaje automático. A través del procesamiento de esos datos se ajustan los pesos de las conexiones entre neuronas, con lo que cada vez se va minimizando el error entre la salida entregada y aquella que se considera ideal.

Por ejemplo, un sistema de reconocimiento de imágenes se podría entrenar con un catálogo de imágenes enorme, en el que se encuentran etiquetas que permiten al sistema de aprendizaje obtener datos que le resulten relevantes para llevar más adelante su función.

Propagación hacia adelante y retropropagación del error

Durante el entrenamiento de un modelo se aplican dos conceptos que también resultan muy importantes. La propagación hacia adelante es el paso en el que se introducen datos, por ejemplo las imágenes. Esos datos se procesan y se mueven desde la capa de entrada hasta la salida con alguna información clave «es una casa».

Luego, también durante el aprendizaje, se realiza un segundo proceso llamado retropropagación en el cual se toma la respuesta calculada por el sistema, por ejemplo, «es una caseta de perro». Entonces se calcula el error cometido para ajustar los pesos, de modo que se pueda mejorar el acierto en la siguiente iteración de entrenamiento.

Diferencia entre redes neuronales y machine learning tradicional

El machine learning no siempre se ha realizado en base a redes neuronales. De hecho existen tradicionalmente otros modelos de trabajo que vamos a repasar y comparar con las redes neuronales.

Modelos estadísticos vs. estructuras de capas profundas

El machine learning más tradicional se basa en modelos más simples y entendibles, como árboles de decisión o regresión. Estos sistemas también permiten unos resultados adecuados para muchas tareas, pero no resuelven problemas complejos y con prácticamente infinitas posibilidades, como los que encontramos en muchas áreas de la IA.  Allí son necesarias las redes neuronales profundas que utilizan estructuras con muchas capas y millones de parámetros.

Capacidad para aprender representaciones complejas sin intervención manual

Las redes neuronales tienen además una capacidad importante que consiste en la posibilidad de aprender automáticamente a partir de los datos crudos.

Por ejemplo, podríamos tener dos enfoques para aprender a detectar los bordes de una figura. Una sería programar reglas que nos permitan detectar esos bordes y otra usar una red neuronal que sea capaz de aprender por sí sola.

Rendimiento en tareas como visión, voz y lenguaje natural

Por supuesto, además de potenciar el aprendizaje automático, las redes neuronales son mucho más poderosas para realizar tareas complejas, tales como la clasificación de imágenes o el reconocimiento del lenguaje escrito, el contexto o la voz.  Es por ello que se usan en todas las tareas avanzadas de la IA actual.

Tipos de redes neuronales artificiales

Sin querer entrar en demasiados aspectos técnicos, vamos a repasar cuáles son los tipos de redes neuronales artificiales más comunes.

Redes neuronales feedforward (perceptrón multicapa)

Este tipo de redes neuronales es el más básico que existe. En ellos los datos fluyen en una misma dirección desde la entrada hasta la salida, sin existir la posibilidad de realizar ciclos. Se puede utilizar para  tareas de clasificación simple.

Redes convolucionales (CNN) para visión por computadora

Estas redes están diseñadas específicamente para trabajar con datos espaciales, básicamente imágenes. Gracias a las CNN se pueden detectar patrones locales mediante filtros. Sus aplicaciones más relevantes son el reconocimiento facial, diagnóstico por imágenes, etc.

Redes recurrentes (RNN) para procesamiento de secuencias

Este tipo de redes neuronales se caracteriza por la incorporación de ciclos, lo que les permite la creación de cierta memoria. Son ideales para resolver tareas donde el orden forma parte esencial de la respuesta, como por ejemplo el análisis de texto.

Otras variantes: GAN, LSTM, transformers

Los anteriores no son los únicos tipos de redes neuronales que existen. Por ejemplo podríamos destacar las Redes Generativas Antagónicas (GAN), que generan contenido nuevo (imágenes, audio, texto) o las LSTM, que aportan memoria a largo plazo y que se puede usar, por ejemplo, para la traducción automática.

También son muy importantes en la actualidad los transformers que son usados en modelos como ChatGPT. Éstos son capaces de manejar secuencias largas con gran eficiencia y precisión y se utilizan en tareas de lenguaje natural (LLM).

Aplicaciones reales de las redes neuronales

Como venimos diciendo, las redes neuronales artificiales se utilizan para las tareas más avanzadas y exigentes dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Algunos ejemplos destacados en la actualidad son los siguientes.

Reconocimiento de imágenes y clasificación visual

Mediante redes neuronales se pueden realizar aplicaciones complejas de reconocimiento de imágenes que permiten realizar todo tipo de tareas como el reconocimiento facial, el diagnóstico a partir de imágenes o la detección de defectos en una línea de producción.

Este tipo de aplicación se ha hecho tan sofisticada que actualmente la visión por computadora puede ofrecer mucha más precisión incluso que la visión humana especializada.

Traducción automática y procesamiento del lenguaje natural

Gracias a los modelos como los transformadores las redes neuronales actuales son capaces de traducir textos de manera automática, aumentando su rendimiento y acierto de una manera extremadamente significativa. Si tenemos en cuenta los sistemas de traducción tradicionales que existían hace unos años, observaremos que los resultados que se obtienen hoy son mucho mejores.

Diagnóstico médico y análisis predictivo

Gracias a las redes neuronales también podemos realizar diagnóstico médico y análisis predictivo. Esto es porque son capaces de analizar grandes volúmenes de datos clínicos, lo que les permite asimilar patrones, para luego detectar y predecir enfermedades, incluso antes de que se manifiesten.

Chatbots, asistentes virtuales e IA Generativa

En la actualidad los asistentes virtuales y chatbots se pueden apoyar en redes neuronales para mantener experiencias conversacionales totalmente satisfactorias, para responder a los usuarios con naturalidad, aportando también mucho valor a los clientes, a la vez que liberan al personal de atención al cliente.

Ventajas de las redes neuronales

Con todo lo que has leído hasta este punto tendrás una idea bastante formada sobre las ventajas de usar redes neuronales para las tareas de Inteligencia Artificial. Pero de todos modos antes de terminar queremos destacar algunos puntos que nos parecen especialmente relevantes.

Capacidad para aprender de grandes volúmenes de datos

Lo primero es su capacidad para aprender de manera automática. Además, usando grandes volúmenes de datos mejora su rendimiento, lo que hace que su potencial sea todavía mayor, hasta en las tareas más complejas.

Alta precisión en tareas complejas como reconocimiento de imágenes

Las redes neuronales profundas consiguen niveles de precisión que serían impensables para los sistemas de Inteligencia Artificial basados en reglas.

Adaptabilidad a distintos tipos de problemas y sectores

También es muy relevante su versatilidad y adaptabilidad a todas las industrias, como la salud, el transporte, las finanzas o el entretenimiento, entre otras. Solo es cuestión de entrenarlas para realizar las tareas que requiera cada sector.

Mejora continua a través del entrenamiento supervisado

Los modelos son además capaces de aprender con el tiempo y mejorar progresivamente, a medida que se les proporciona más datos con los que seguir asimilando información. Además, es posible realizar entrenamiento supervisado para ayudarles a corregir sus errores mediante ejemplos en los que se les entreguen datos relevantes que deban entender o hayan pasado por alto.

Automatización de procesos con inteligencia similar a la humana

Gracias a su efectividad y precisión es posible usar modelos basados en redes neuronales para automatizar tareas que antes requerían intervención humana. Actualmente se pueden encargar de atender clientes, detectar fraudes o diagnosticar enfermedades, entre muchas otras cosas, pero esto es solo el principio de todo lo que veremos con el paso de los años.

Publicado el 14/07/2025 por:

Fernando Fuentes

Jefe de Capacitación para Soluciones Cloud, posee una amplia experiencia en áreas comerciales y técnicas a nivel nacional e internacional. Con una base en Ingeniería de Telecomunicaciones y un MBA, destaca en el desarrollo de negocios, especialmente con grandes cuentas y partners en sectores tanto privados como públicos.