입력층(input layer)과 출력층(output layer) 사이에 다중의 은닉층(hidden layer)을 포함하는 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network).

심층 신경망은 다중의 은닉층을 포함하여 다양한 비선형적 관계를 학습할 수 있다. 그러나 학습을 위한 많은 연산량과 과하게 학습하여 실제 데이터에 대해 오차가 증가하는 과적합(overfitting), 기울기 값의 소실 문제(vanishing gradient problem) 등의 문제가 발생할 수 있다. 2000년대 이후 드롭아웃(drop-out), ReLU(Rectified Linear Unit), 배치 정규화(batch normalization) 등의 기법이 적용되면서 심층 기계 학습(deep learning)의 핵심 모델로 활용되고 있다.
심층 신경망은 알고리즘에 따라 비지도 학습 방법(unsupervised learning)을 기반으로 하는 심층 신뢰 신경망(DBN: Deep Belief Network), 심층 오토인코더(deep autoencoder) 등이 있고, 이미지와 같은 2차원 데이터 처리를 위한 콘볼루션 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 시계열 데이터 처리를 위한 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network) 등이 있다.