퍼셉트론(perceptron)은 인공 신경망의 가장 간단한 형태 중 하나로, 하나의 뉴런이 입력 신호를 받아서 가중치(weight)를 곱하고, 이를 모두 합산한 값이 임계치(threshold)를 넘으면 1을 출력하고, 그렇지 않으면 0을 출력하는 이진 분류기(binary classifier)이다.
퍼셉트론은 1957년에 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)에 의해 개발되었으며, 초기에는 단층 퍼셉트론으로 제안되었다. 이후 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron)이 등장하면서, 여러 개의 퍼셉트론을 결합하여 비선형(non-linear) 문제도 해결할 수 있는 더 복잡한 모델이 개발되었다.
퍼셉트론은 단순하지만, 여러 개의 퍼셉트론을 결합하여 다양한 형태의 인공 신경망을 구성할 수 있다. 또한, 학습 알고리즘을 사용하여 가중치를 자동으로 조정하여 주어진 입력에 대한 출력을 정확하게 예측하는 방법을 학습할 수 있다. 따라서 퍼셉트론은 기본적인 인공 신경망의 구성요소로 널리 사용되고 있다.