Сама по себе нейросеть это принцип обработки информации, схожий с тем как наш мозг преобразует информацию. Сначала создается структура нейросети в виде графа (связанные между собой определенным образом узлы в количестве N), в узлах записываются числовые данные, а затем эту нейросеть тренируют, прогоняя через нее данные с проверкой с эталонным значением и последующей корректировкой. В итоге натренированная нейросеть может аналогичным образом вывести неизвестный результат по аналогичному принципу.

 Чтобы было понятно, работает это примерно так. Допустим у нас есть нейросеть задача которой - математическое деление. Скармливаем ей 10/10 с указанием результата (1), 20/10 (2), 30/10 (3). У нас получилась натренированная нейросеть, и если мы например не знаем сколько будет 60/10, то нейросеть по аналогии с тем что в ней имеется выдаст результат, точность которого зависит от степени натренированности.

 Примеры применения нейросетей? Наука, там это применяется очень часто, обработка фотографий на смартфонах (причем не постобработка, а непосредственно во время создания и сохранения снимка), распознавание самых различных предметов на фотографиях и видео (применяется как в постобработке фотографий в том числе автоматическом вырезании геометрически сложных объектов, создании кино, так и например в камерах наблюдения, здесь фантазии есть куда разгуляться), раскшрашивание черно-белых фото и видео, обработка звука (погуглите RTX Voice, нейросеть которая направлена на практически полное приглушение шумов в микрофоне при крайне незначительной потере качества звука, а в будущем может быть и вовсе без потери качества), качественно новый уровень искусственного интеллекта для разного рода игр (не только видеоигр, а например еще и шахмат), генерация нового контента (Nvidia GauGUN, нейросети которые генерируют реалистичные фото людей), разговорные боты, которые сами генерируют осмысленный и связанный текст, озвучивание текста (можете увидеть работу подобных технологий на стримах, когда на донаты ставят озвучку присланного с донатом текста), перевод текстов на разные языки.

 И это даже не сотая часть того, что можно сделать на основе нейросетей, сфера их применения невероятно широкая. И для всего этого конечно требуются немалы мощности, хотя на самом деле мощности требуются во время тренировки, а когда сетка натренирована эффективность алгоритма на нейросети может оказаться в десятки или даже тысячи раз выше чем у стандартных программ