Künstliche neuronale Netzwerke finden in den Material- und Werkstoffwissenschaften Anwendung zur Analyse komplexer Datensätze und zur Vorhersage von Materialeigenschaften. Durch das Training an experimentellen oder simulierten Daten unterstützen sie die Optimierung von Herstellungsprozessen, die Fehlerdiagnose und das Design innovativer Werkstoffe.