Il primo modello di neurone artificiale fu proposto da W.S. McCulloch e Walter Pitts in un famoso lavoro del 1943 in grado di calcolare semplici funzioni booleane. Altre ipotesi vennero introdotte attorno il 1950 proponendo collegamenti con i modelli complessi del cervello. Nel 1958, Frank Rosenblatt introduce il primo schema di rete neurale, detto Perceptron (percettrone), antesignano delle attuali reti neurali, per il riconoscimento e la classificazione di forme \cite{80343}\cite{KERMANI200513}\cite{GARDNER19982627} . L'opera di Rosenblatt stimola una quantità di studi e ricerche che durano per un decennio fino ad un periodo di stasi dove addirittura ci furono numerose tesi contrastanti gli studi sugli ANN. Più tardi nacque uno dei metodi più noti ed efficaci: l’algoritmo di retropropagazione dell' errore ("error backpropagation"), proposto nel 1986 da David E. Rumelhart, G. Hinton e R. J. Williams. La Fig.2 raffigura l'asse temporale con le principali pietre miliari nello sviluppo della ANN.