脉冲神经网络 （SNN-Spiking Neuron Networks) 经常被誉为第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。但是从本质来讲，这些神经网络都是基于神经脉冲的频率进行编码( rate coded）。

借助于神经科学的研究，人们可以精确的建立基于脉冲产生时间神经网络模型。这种新型的神经网络采用脉冲编(spike coded)，通过获得脉冲发生的精确时间，这种新型的神经网络可以进行获得更多的信息和更强的计算能力。

脉冲耦合神经网络（PCNN-Pulse Coupled Neural Network）与脉冲神经网络 （SNN-Spiking Neuron Networks) 容易混淆。脉冲耦合神经网络(PCNN)可以看做是脉冲神经网络(SNN)的一种，而脉冲神经网络(SNN)是更广泛的分类。两者其实无明显差异，都是基于脉冲编码（spike coded)。