Abstract:  Formulación del algoritmo de backpropagation como un caso concreto del método adjunto,  evidenciando  también el paralelismo entre redes neuronales y sistemas dinámicos. Paralelismo especialmente evidente cuando se toma el límite continuo en el número de capas, pasando a ser la profundidad de la red un parámetro equivalente al tiempo.  Explicación de los trabajos recientes que han formalizado esta relación, así como de la simbiosis bidireccionalmente explotable entre deep learning y problemas de simulación y control.