A principal diferença entre rede neural e aprendizado profundo é que a rede neural opera de forma semelhante aos neurônios do cérebro humano para realizar várias tarefas de computação mais rapidamente, enquanto o aprendizado profundo é um tipo especial de aprendizado de máquina que imita a abordagem de aprendizado que os humanos usam para obter conhecimento.
A rede neural ajuda a construir modelos preditivos para resolver problemas complexos. Por outro lado, o aprendizado profundo faz parte do aprendizado de máquina. Ajuda a desenvolver reconhecimento de voz, reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, sistemas de recomendação, bioinformática e muito mais. Rede Neural é um método para implementar o aprendizado profundo.
