Sieci Kohonena są jednym z podstawowych typów sieci samoorganizujących się. Właśnie dzięki zdolności samoorganizacji otwierają się zupełnie nowe możliwości - adaptacja do wcześniej nieznanych danych wejściowych, o których bardzo niewiele wiadomo. Wydaje się to naturalnym sposobem uczenia, który jest używany chociażby w naszych mózgach, którym nikt nie definiuje żadnych wzorców, tylko muszą się one krystalizować w trakcie procesu uczenia, połączonego z normalnym funkcjonowaniem. Sieci Kohonena stanowią synonim całej grupy sieci, w których uczenie odbywa się metodą samoorganizującą typu konkurencyjnego. Polega ona na podawaniu na wejścia sieci sygnałów, a następnie wybraniu w drodze konkurencji zwycięskiego neuronu, który najlepiej odpowiada wektorowi wejściowemu. Dokładny schemat konkurencji i późniejszej modyfikacji wag synaptycznych może mieć różną postać. Wyróżnia się wiele podtypów sieci opartych na konkurencji, które różnią się dokładnym algorytmem samoorganizacji.