Funkcja aktywacji – pojęcie używane w sztucznej inteligencji do określenia funkcji, według której obliczana jest wartość wyjścia neuronów sieci neuronowej.
Po agregacji danych wejściowych z uwzględnieniem wag powstaje sygnał sumarycznego pobudzenia. Rola funkcji aktywacji polega na tym, że musi ona określić sposób obliczania wartości sygnału wyjściowego neuronu na podstawie wartości tego sumarycznego pobudzenia.
W literaturze rozważano wiele różnych propozycji funkcji aktywacji, jednak najpowszechniejsze są cztery: funkcja liniowa (neuron liniowy), funkcja sigmoidalna (funkcja logistyczna, neuron sigmoidalny), funkcja tangensoidalna (funkcja tangens hiperboliczny, neuron tangensoidalny) oraz funkcja Gaussa (neuron radialny).
W poniższej tabeli przedstawiono funkcje aktywacji wraz z wzorami matematycznymi i dodatkowymi informacjami.