Es conveniente contextualizar el campo de la Neurocomputación dentro del marco más general de la Inteligencia Artificial ayudándonos de algunos conceptos clave de la Ingeniería del Conocimiento.

Desde esta perspectiva, la neurocomputación es una forma, inspirada en la biología, de resolver algunas tareas encontradas frecuentemente cuando se trata de reproducir mediante computadoras habilidades atribuidas a la inteligencia humana. Al analizar estas habilidades nos encontramos que las más complejas se pueden descomponer en tareas y subtareas hasta llegar a inferencias primitivas que añaden información a la disponible inicialmente sin que podamos subdividir el proceso en pasos más simples. A las distintas formas de implementar una tarea se las conoce como Métodos de Resolución de Problemas (o Problem Solving Methods en inglés).

Estos métodos en la práctica combinan módulos que pertenen a muchas categorías distintas de entre las que podemos señalar los sistemas basados en reglas, en lógica, en redes o en marcos/objetos.

Para cada módulo se emplea el paradigma que mejor se ajuste a las características de la subtarea o inferencia que se desea implementar. Aquí vamos a profundizar en los métodos conexionistas de resolver tareas que se caracterizan por su naturaleza distribuida, de grano fino y autoprogramable.