神经网络控制在机器人领域的应用，是指利用人工神经网络这一仿生计算模型来实现机器人系统的感知、决策与运动控制。这类控制方法通过模拟生物神经系统的信息处理机制，能够处理复杂的非线性关系，适应动态环境变化，并具备从经验中学习优化的能力。与传统控制方法相比，神经网络控制特别擅长处理传感器噪声、机械臂动力学不确定性等现实场景中的挑战，其端到端的学习特性使得机器人可以不依赖精确的数学模型就能实现精确控制。
在实际产品开发中，神经网络控制已成功应用于工业机械臂的轨迹跟踪、服务机器人的避障导航、以及无人机集群的协同飞行等场景。例如波士顿动力的机器人通过神经网络实现了复杂地形下的动态平衡控制，而特斯拉的Optimus机器人则利用神经网络进行多模态感知与动作规划。值得注意的是，这类技术往往需要结合强化学习框架进行训练，并通过仿真到现实的迁移学习（Sim-to-Real）来降低实际部署成本。随着边缘计算芯片的发展，轻量化神经网络模型正在推动控制算法在嵌入式设备上的实时应用。