Descripción: Las Redes Neuronales Funcionales son un tipo de arquitectura de redes neuronales que se centran en modelar relaciones funcionales entre entradas y salidas. Estas redes están diseñadas para aprender patrones complejos y no lineales en los datos, lo que les permite realizar predicciones y clasificaciones con alta precisión. A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que pueden estar limitadas por su estructura jerárquica, las redes neuronales funcionales permiten una mayor flexibilidad en la forma en que se conectan las neuronas, facilitando la representación de funciones matemáticas complejas. Este enfoque se basa en la idea de que las relaciones entre las variables de entrada y salida pueden ser representadas como funciones, lo que permite a la red aprender a mapear entradas a salidas de manera más efectiva. Las redes neuronales funcionales son especialmente útiles en tareas donde las relaciones son intrínsecamente complejas y no se pueden capturar fácilmente con modelos lineales o simples. Su capacidad para generalizar a partir de ejemplos de entrenamiento las convierte en herramientas poderosas en el campo del aprendizaje profundo, donde se utilizan en diversas aplicaciones en distintos ámbitos, desde el procesamiento de imágenes hasta la predicción de series temporales.
