Ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) använder en typ av matematisk operation, "konvolution" (eller "faltning", motsvarar en typ av matematisk "vikning") som skapar närliggande-effektivitet, för att extrahera mönster från data. Konvolutionellt neuralt nätverk är inte en "absolut" vedertagen svensk terminologi, och det engelska uttrycket ("Convolutional Neural Network") rekommenderas istället.

Konvolutionen består av att applicera en filterkärna på olika delar av datan för att beräkna viktade summor av värden. Detta gör det möjligt för nätverket att identifiera och lära sig komplexa mönster och strukturer. CNN används ofta för beräkningar där beräkningsmängden kan delas upp i sektorer, exempelvis för bildigenkänning, videoigenkänning. CNN efterliknar delvis biologiska mekanismer som ger upphov till bland annat syn, eftersom nervändarna i ögat samarbetar på ett liknande sektorvis sätt som ett CNN när de uppfattar mönster.