Los modelos de procesamiento inspirados en la naturaleza permiten tratar con información masiva, redundante e imprecisa, superando muchas limitaciones de las técnicas estadísticas tradicionales. Entre estos modelos destacan las redes neuronales artificiales, que emulan algunas de las características del cerebro y aprenden a resolver problemas a partir de ejemplos, lo que evita formalizar el conocimiento y facilita la resolución de problemas complejos, como la segmentación de clientes, el diagnóstico de insolvencias o la predicción de series temporales. Este libro introduce al lector en el estudio de los modelos de redes neuronales artificiales más exitosos. El análisis de su arquitectura, estimación, interpretación y evaluación constituye una aportación de particular utilidad para los investigadores y profesionales que deseen implementar en la práctica sus propias redes. El texto incluye, además, una aplicación real de diversos modelos neuronales y su comparación con técnicas estadísticas, que permite comprender la utilidad de este enfoque y sus aplicaciones prácticas.
