뇌파(두뇌를 구성하는 신경 세포의 신호)를 해석한 코드를 이용하여 외부 기기의 동작을 제어하거나 외부 신호를 이용하여 신경 세포를 자극하는 기술.
신경 세포로부터 신호를 획득하는 기술, 기계학습(ML: Machine Learning) 등의 기술을 이용하여 획득한 신호를 처리하고 해석하는 기술 그리고 처리된 신호를 이용하여 외부 기기를 제어하는 기술로 구성된다.

뇌파를 이용한 외부기기 제어는 질병이나 사고로 생긴 장애를 극복하는 방법의 하나로 끊임없이 연구되었다. 특정 동작을 시도하려고 생각하면 이에 해당하는 전기 신호가 두뇌를 구성하는 신경 세포에서 발생하는데 이 전기 신호를 뇌파라고 한다.
뇌파는 신호 측정용 전극을 두뇌 주변의 피부에 부착하거나 매우 작은 전극을 두뇌 내부에 직접 설치하거나 또는 신경세포의 신호 처리 과정에서 발생하는 혈류량 변화를 근적외선 분광분석기로 두뇌 외부에서 관찰하는 방식 등을 이용하여 측정한다. 그다음 뇌파 신호를 해석하여 유효한 정보를 추출한다. 이 정보를 이용하면 특정 신체 부위에 마비가 발생한 환자가 생각만으로 의수 혹은 보조 기기를 제어하거나 게임을 할 수 있고, 역으로 신경세포에 자극을 주어 시력을 잃은 환자에게 외부 이미지를 전달할 수도 있다.
한편 현재 기술로 정확한 뇌파를 측정하기에는 한계가 있다. 예를 들어 두피에 전극을 부착하거나 근적외선을 이용하여 외부에서 뇌파 신호를 측정하는 방식은 신호를 측정할 수 있는 범위가 제한적이다. 두뇌 내부에 미세 전극을 설치하는 방식은 아무리 미세한 전극이라도 뇌파의 정밀한 측정이 어렵다. 또한 전극을 설치하기 위하여 두개골을 관통해야 하므로 감염이 발생할 수 있고 미세 전극의 위치 변화로 신호 왜곡이 발생하는 문제점이 있다.

뇌-컴퓨터 인터페이스를 구현하기 위해서는 신경 세포의 신호를 확보하는 기술, 잡음이 섞인 복잡한 신호를 해석하는 기술 그리고 해석된 신호를 이용하여 외부 기기를 제어하는 기술이 필요하며 의공학, 기계학습을 포함한 컴퓨터학, 뇌공학 분야의 융합 전문지식이 필요하다.