Las Redes Neuronales de Grafos (GNNs) son modelos computacionales especiales diseñados para procesar datos que se representan como redes o grafos.

Un grafo consiste en nodos (puntos) y aristas (conexiones), por ejemplo, una red social con personas como nodos y amistades como aristas.

Las GNNs ayudan a las computadoras a entender las relaciones y estructuras en tales redes.

Esto es útil para hacer predicciones o reconocer patrones, por ejemplo, en redes sociales, moléculas o redes de tráfico.

Así, las GNNs pueden ayudar a extraer información importante de conexiones complejas.