En este tipo de análisis estamos clasificando un conjunto de elementos en dos categorías. Por ejemplo, si una imagen contiene un perro o un gato, si un tumor es maligno o benigno, o si una persona será capaz de devolver un préstamo bancario o no.
En estos casos la red neuronal tendrá también una única neurona de salida que -si estamos usando neuronas sigmoideas- devolverá un valor entre 0 y 1, valor que convertiremos en una clase suponiendo que cualquier valor mayor o igual a 0.5, por ejemplo, deberá interpretarse como "clase 0" y cualquier valor menor a 0.5 deberá interpretarse como "clase 1" (o maligno y benigno, etc.).
