A principal vantagem das redes neurais em relação aos métodos tradicionais de aprendizado de máquina é a sua capacidade de aprender representações complexas e não lineares dos dados. Enquanto os métodos tradicionais muitas vezes exigem que as características sejam extraídas manualmente e podem ter dificuldades em lidar com dados de alta dimensionalidade, as redes neurais, especialmente as profundas, podem automaticamente aprender essas características a partir dos dados brutos, tornando-as mais eficazes em tarefas como reconhecimento de padrões em imagens e previsões em tempo real.