En el diagnóstico de cáncer de mama se han propuesto varias modalidades para su estudio respecto a redes neuronales, para este caso los autores asumen técnicas evolutivas en cuanto al aprendizaje de las redes de una forma paralela para eso proponen un nuevo sistema en la que el problema lo desglosan o dividen en varios factores, para la red neuronal feedforward en la que se dispone una modificación de estas por medio de una retroalimentación, ya que este tipo de redes su forma de proceder de forma lineal es decir hacia adelante en cada capa la reestructura, una de las formas es con aprendizaje de correlación negativa, como se menciona anteriormente dentro de la red existen sub-redes por decirlo de esa manera en la que se hace una comparación de la correlaciones individuales de cada red esto es posible ya que cada una de estas sub-redes trabajan de forma paralela, la salida de toda la red se puede asumir como la interacción de la salida de estas, los parámetros de cada sub-red se observan desde el punto de reconocimiento de patrones en cuanto al cáncer de mama.