• CElement – базовый класс для всех элементов нейронной сети, является наследником CObject;
• CEntry – вход сети;
• CAdder – сумматор – выход является взвешенной суммой входов;
• CInStar – входная звезда. Функционирует как сумматор, но может самообучаться;
• CThrNeuron – нейрон с единичным порогом;
• CSigmNeuron – базовый класс для нейронов с сигмовидными функциями обучения;
• CExpSigmNeuron – нейрон с экспоненциальной сигмоидой в качестве функции активации и подстраиваемым порогом;
• CRatSigmNeuron – то же, только с рациональной сигмоидой;
• CHypTanNeuron – то же, только с гиперболическим тангенсом.

Классы с описанием некоторых НС - архитектур на основе классов - элементов представлены следующей иерархией:

• CAbstractNet – базовый класс для всех НС без обратных связей построенных на основе наследников CElement, является наследником CObject;
• CNet – базовый класс для всех самообучаемых сетей;
• CLearnNet – базовый класс для всех обучаемых сетей;
• CPerseptron – персептрон Розенблатта;
• CMultPerseptron – многослойный персептрон. Может состоять из разнородных нейронов и сумматоров. Каждый нейрон может получать сигналы от нейронов не обязательно только предыдущего слоя. Обучается с помощью алгоритма обратного распространения;
• CStochasticNet – то же, дополнительно может обучаться обучением Коши.