В качестве классифицирующих признаков нейросетевых моделей рассматриваются размерность пространства среды, состав выходных переменных, система отсчета, временная глубина, форма ячеек, порядок их расположения, количество уровней и наполненность последнего уровня. Схема классификации приведена на рисунке ниже.
Основные идеи, положенные в основу функционирования ячеечно-нейросетевых моделей, заимствованы из теорий ячеечных моделей и клеточных автоматов, используемых для математического описания динамического поведения сред и протекания процессов в химии, химической технологии, механике, экологическом моделировании.