神经网络最早可追溯到20世纪40年代,是一种从经验中学习并识别数据中的复杂模式和关系的算法。经过漫长的发展之后,该方法广泛应用于语音识别、计算机视觉、目标检测、金融等领域,并呈现出与其他学科融合的局面。在地球物理领域,相较于传统的方法,神经网络的应用起步较晚。通过学习,神经网络方法能很好地获得输入与输出的复杂关系,该方法在最近十几年得到了快速的发展,是一种更健壮、更快速的方法。为了理清神经网络方法在地球物理中的应用情况和推动该方法在地球物理领域的应用发展,通过最新的文献综述,在介绍神经网络的基本理论和神经网络模型的发展基础上,分析了神经网络在地球物理数据预处理,数据解释(正演、反演等)等方面的应用现状,并探讨了神经网络在地球物理领域的发展趋势。