Podręcznik "Sieci neuronowe do przetwarzania informacji" stanowi oryginalne ujęcie najnowszych osiągnięć w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych oraz ich zastosowań. Jest rozszerzoną i znacznie zmodyfikowaną wersją wcześniejszego wydania podręcznika pod tym samym tytułem. W stosunku do poprzedniego wydania zawiera dodatkowo omówienie sieci typu Support Vector Machine (SVM), znacznie rozbudowaną część dotyczącą sieci rozmytych oraz przedstawienie wielu nowych zastosowań. W pracy przedstawiono najważniejsze rodzaje sieci neuronowych, kładąc nacisk na algorytmy uczące oraz ich praktyczne zastosowania w przetwarzaniu danych pomiarowych. Stanowi wyselekcjonowany przegląd i omówienie najważniejszych metod uczenia sieci o różnej strukturze, zilustrowany wynikami wielu eksperymentów numerycznych i poparty zastosowaniami praktycznymi. Podręcznik jest przeznaczony dla słuchaczy wyższych lat studiów oraz doktorantów zainteresowanych tematyką sztucznej inteligencji. Ze względu na interdyscyplinarny charakter tematyki może być wykorzystany zarówno w naukach technicznych, informatyce, fizyce, jak i naukach biomedycznych. Wprowadzając zarówno podstawowe, jak i zaawansowane pojęcia sieci neuronowych książka może być użyteczna zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych w uprawianiu tej dyscypliny.