La dynamique neuronale étudie les changements temporels des signaux électriques et des motifs d'activité dans les réseaux neuronaux.
Dans les systèmes biologiques, cela donne lieu à des oscillations complexes, des synchronisations et des transitions d'état, qui sont essentielles pour le traitement de l'information et l'apprentissage.
Dans les réseaux neuronaux artificiels, la dynamique neuronale est souvent modélisée par des équations différentielles ou des réseaux récurrents, qui représentent les rétroactions et les dépendances temporelles.
Ces dynamiques permettent des fonctions telles que la mémoire, la reconnaissance de motifs et la prise de décision, en intégrant des informations contextuelles temporelles.