В форме компактной сводки рассмотрены базовые положения, лежащие в основе методов применения нейронных сетей (НС) для обработки сигналов в информационно-измерительной системе: структуры НС, задачи, принципы и правила обучения (хеббианово, соревновательное и больцмановское обучения). Даны статистические основы процесса обучения: принцип минимизации эмпирического риска, оценки многообразия отображений, реализуемых НС, критерии надежного функционирования НС после обучения, правила получения верхней границы ошибки обобщения на основе понятия размерности Вапника— Червоненкиса.