但人脑也会大量采用并行处理的模式，充分利用了大脑中不计其数的神经元和神经连接。例如，运动中的网球会同时激活视网膜上的众多光感细胞，接收到的光线由这些细胞转化为电信号。接着，这些信号会同时传递给视网膜上的多种不同神经元。等光感细胞生成的信号通过了视网膜中的两三个突触连接后，关于网球位置、方向和速度的信息已经由并行的神经回路提取出来、同时传递给了大脑。与之类似，负责自主性运动控制的运动皮层也会同时发送指令，使腿部、躯干、胳膊、手腕的肌肉同时收缩，使身体和胳膊同时摆好姿势、做好击打网球的准备。
这种大规模并行策略之所以得以实现，是因为每个神经元都会接受来自大量其它神经元的输入、并向大量其它神经元传递输出。一个哺乳动物神经元的输入和输出平均可涉及1000个神经元。（相比之下，每个计算机晶体管的输入和输出节点加起来也只有3个。）一个神经元输出的信息可同时通过多条并行路线向下传递。与此同时，在上游处理了同一信息的大量神经元又会将输出信息传递给同一个神经元。后者对提高信息处理精度尤为重要。比如说，单个神经元的信息可能受噪声影响很大（精度只有100分之一）。但若将100个携带同一信息的神经元输入取平均值，下游神经元接收到的信息精度便会大大提高（在这个例子中约为1000分之一）。
计算机和人脑基础单元的信号模式既有相似、又有不同。晶体管采用的是数字信号，借离散值（0和1）代表信号。神经轴突脉冲也是数字信号，因为在任意给定时刻，神经元只有“发射脉冲”和“不发射脉冲”两种可能。且发射脉冲时，所有脉冲的强度和形状都差不多，这样才能保证长距离脉冲传递的可靠性。但神经元也会采用模拟信号，即用连续值代表信息。一些神经元（如视网膜中的大部分神经元）并不会产生电脉冲，其输出通过不同等级的电信号进行传递。与电脉冲不同，这些电信号的强度可以连续变化，并且能传递更多信息。神经元的接收端（信号通常由树突接收）也利用模拟信号将成千上万的输入进行整合，让树突得以开展复杂计算。
