Изложены вопросы современной теории нейрокомпьютеров. Приведен анализ различных архитектур вычислительных устройств с параллельной организацией работы. Рассмотрен биологический аналог параллельной организации обработки информации. Большое внимание уделено разновидностям построения формальных нейронов, технологии сетей и классическим методам их обучения, методам подготовки задач для решения на нейрокомпьютерах. Приведены оригинальные результаты применения нейронных сетей для решения систем дифференциальных уравнений и степенных рядов в конструировании нейросетевых алгоритмов; обучения нейронных сетей на базе генетического алгоритма и теории адаптивного резонанса. Представлены программные системы эмуляции нейронных сетей, разработанных в Калужском филиале МГТУ им. Н.Э. Баумана. Уделено внимание аппаратной реализации нейрокомпьютеров, в том числе и на отечественной элементной базе.