Un perceptrón toma varias entradas numéricas, las combina con pesos ajustables y produce una salida según si esa combinación supera cierto umbral. Fue propuesto en 1958 y es el antecesor conceptual directo de las neuronas artificiales que hoy forman las redes neuronales modernas.
Su limitación histórica
Un solo perceptrón únicamente puede resolver problemas linealmente separables: no puede, por ejemplo, aprender la función lógica XOR. Este límite, señalado formalmente en 1969, contribuyó a un período de menor interés y financiamiento en redes neuronales conocido como “invierno de la IA”, hasta que arquitecturas con múltiples capas superaron esa restricción.