En una red neuronal feedforward, la información pasa de una capa a la siguiente en una única dirección, desde la entrada hasta la salida, sin que ninguna conexión regrese hacia capas anteriores, a diferencia de arquitecturas recurrentes o con mecanismos de atención más complejos.
Su rol como base conceptual
Es la arquitectura más simple y fundamental del deep learning, y sigue siendo un componente presente dentro de arquitecturas mucho más sofisticadas (como el Transformer, que incluye capas feedforward combinadas con mecanismos de atención), además de ser la más adecuada didácticamente para entender los conceptos básicos de una red neuronal.