Учёт нелинейности нейросетей при обработке сложных данных важен по нескольким причинам:

• Моделирование сложных структур данных. 5 Нейронные сети могут обрабатывать данные, которые нельзя смоделировать с помощью линейных моделей. 5
• Решение задач с неполными входными данными. 1 Правила работы нейросетей не программируются, а вырабатываются в процессе обучения. 1 Это обеспечивает адаптивность модели к изменениям входных сигналов и шуму. 1
• Снижение шумовой составляющей. 2 В анализируемых данных часто присутствует шум, например из-за конечной точности измерений. 2 Нейронная сеть может эффективно отфильтровать лишнюю информацию внутри себя, оставив только основные признаки, необходимые для конкретной задачи. 2
• Возможность решать сложные задачи. 1 Благодаря нелинейности нейросети с достаточно небольшим числом узлов и слоёв могут решать довольно сложные задачи прогнозирования, распознавания и классификации. 1