神经科学是研究神经系统，尤其是大脑，在结构、功能、进化及疾病等方面的多学科科学体系。其目标是揭示认知、情感和行为现象背后的生物机制。与认知科学相比，神经科学强调实验与生物基础，涵盖从分子到计算等多种方法，并依赖于先进的脑成像和建模技术。
应用场景与示例
神经科学应用于基础研究（解析神经回路），也广泛用于临床（如阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病的诊断和治疗）、行为神经学及精神病学。此外，还推动了神经假体开发、脑机接口优化，以及受大脑机制启发的人工智能算法的改进。
主要软件工具、库与框架
常用工具包括数据分析软件MATLAB、Python（如MNE、Nilearn、Brainstorm库）、脑成像平台FreeSurfer、SPM，以及神经元仿真环境NEURON、NEST。深度学习框架如TensorFlow、PyTorch也被用于生物和人工神经网络建模。
最新发展与趋势
当前趋势包括人工智能在脑数据分析中的深度融合、多模态计算神经科学的发展，以及神经伦理学的兴起。脑机接口日益高效，神经连接组学（神经连接图谱绘制）正在为健康和人工智能领域带来新机遇。