Монография посвящена созданию новых подходов к задачам параллельной обработки данных и изображений. Предложена модель рекуррентной нейронной сети, основанной на одномерных отображениях значения входного сигнала нейрона на его активационной функции. Рассмотрены вопросы создания и применения рекуррентных нейронных сетей для решения задач кластеризации и классификации данных, в том числе пространственных данных. Рассматриваются новые подходы к проектированию программного обеспечения для различных современных параллельных вычислительных систем, основанные на структурно-графическом представлении ПО, а также вопросы практического использования предложенных способов для обработки изображений, в частности выделения границ на спутниковых снимках. Монография предназначена для научных работников, аспирантов и студентов, интересующихся вопросами параллельной обработки данных и изображений.