神经网络通过近似决策函数在强化学习 (RL) 中发挥关键作用，通常在具有复杂或高维状态和动作空间的环境中。在RL中，代理通过与环境交互并接收奖励或惩罚形式的反馈来学习。神经网络用于对代理的策略或价值函数进行建模。
例如，在深度Q学习中，使用神经网络来近似Q函数，这有助于代理根据其所处的状态决定采取哪些操作。在策略梯度方法中，神经网络用于直接表示策略。
神经网络使RL模型能够处理具有挑战性的任务，例如玩视频游戏，机器人技术和自动驾驶，通过提供必要的函数逼近来处理复杂的动态环境。
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