В криптоанализе используется способность нейронных сетей исследовать пространство решений. Также имеется возможность создавать новые типы атак на существующие алгоритмы шифрования, основанные на том, что любая функция может быть представлена нейронной сетью. Взломав алгоритм, можно найти решение, по крайней мере, теоретически.
При этом используются такие свойства нейронных сетей, как взаимное обучение, самообучение и стохастическое поведение, а также низкая чувствительность к шуму, неточностям (искажения данных, весовых коэффициентов, ошибки в программе). Они позволяют решать проблемы криптографии с открытым ключом, распределения ключей, хеширования и генерации псевдослучайных чисел.