传统机器翻译依赖规则或统计模型，需人工设计语法规则或依赖大量双语语料库，导致翻译质量受限，尤其在处理复杂句式、文化隐喻或低资源语言时表现不佳。神经网络（尤其是深度学习）的引入，彻底改变了这一局面。

基于神经网络的机器翻译（如Transformer架构）通过自注意力机制（Self-Attention）捕捉长距离依赖关系，无需显式编码语法规则，即可自动学习语言特征。例如，谷歌的神经机器翻译（GNMT）将翻译错误率降低60%，支持100多种语言的实时互译。此外，预训练大模型（如BERT、GPT）的跨语言迁移能力，使单模型支持多语言翻译成为可能，显著降低开发成本。

神经网络还推动了“端到端”翻译的发展，直接输入源语言文本，输出目标语言，避免了传统模型中编码-解码的复杂流程。结合多模态技术（如图像、语音），机器翻译进一步拓展至实时字幕、跨语言视频会议等场景，打破语言壁垒，重塑全球沟通方式。