人工智能神经网络是一种模仿人脑神经元连接方式的机器学习方法，它被广泛应用于各个领域。以下是对人工智能神经网络用途的详细描述：
1. 图像识别与处理：神经网络可以用于图像识别和处理任务，例如人脸识别、物体检测和图像分类等。通过训练神经网络模型，计算机可以识别和理解图像中的特征，从而实现自动识别和分类。
2. 语音识别与合成：神经网络可以用于语音识别和合成任务，例如语音转文字、语音合成和情感分析等。通过训练神经网络模型，计算机可以识别和理解语音信号中的语义信息，从而实现自动化的语音处理。
3. 自然语言处理（NLP）：神经网络可以用于自然语言处理任务，例如文本分类、情感分析、机器翻译和聊天机器人等。通过训练神经网络模型，计算机可以理解和处理自然语言文本，从而实现自动化的语言处理。
4. 推荐系统：神经网络可以用于推荐系统，例如电影推荐、音乐推荐和购物推荐等。通过训练神经网络模型，计算机可以根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐相关的信息和服务。
5. 自动驾驶：神经网络可以用于自动驾驶技术，例如路径规划、障碍物检测和决策制定等。通过训练神经网络模型，计算机可以模拟人类驾驶员的驾驶行为，实现自动化的车辆控制。
6. 医疗诊断：神经网络可以用于医疗诊断领域，例如疾病预测、病理分析和个人健康监测等。通过训练神经网络模型，计算机可以分析医学影像和生物数据，为医生提供准确的诊断建议。
7. 金融风控：神经网络可以用于金融风控领域，例如信用评估、欺诈检测和市场预测等。通过训练神经网络模型，计算机可以分析金融市场数据和交易行为，为金融机构提供风险评估和投资决策支持。
8. 游戏开发：神经网络可以用于游戏开发领域，例如游戏AI、角色设计和关卡设计等。通过训练神经网络模型，计算机可以生成具有智能特征的游戏角色和环境，提高游戏的趣味性和互动性。
9. 机器人控制：神经网络可以用于机器人控制领域，例如机器人导航、抓取任务和自主决策等。通过训练神经网络模型，计算机可以模拟人类驾驶员的驾驶行为，实现自动化的机器人控制。
10. 虚拟现实与增强现实：神经网络可以用于虚拟现实与增强现实领域，例如场景渲染、交互设计和视觉感知等。通过训练神经网络模型，计算机可以实现逼真的虚拟环境和增强现实体验。
总之，人工智能神经网络在各个领域都有着广泛的应用前景，它不仅可以提高自动化水平，还可以解决一些传统方法难以应对的问题。随着技术的不断发展，未来人工智能神经网络将在更多领域发挥重要作用。
