Проведён обзор сетевых методов, применяемых для моделирования биоподобных систем. В первом разделе рассматриваются цепи Маркова как инструмент анализа движений человека, что находит применение в биомеханике и медицине. Второй раздел посвящен моделям стайного поведения в робототехнике. Сетевые взаимодействия агентов, основанные на биологических принципах, обеспечивают адаптивность и децентрализацию управления. В третьем разделе анализируются архитектуры спайковых нейронных сетей с описанием основных методов кодирования информации и обучения. Рассматриваются нейроморфные процессоры, предназначенные для эффективного запуска таких сетей и их приложения. Описанные методы не исчерпывают всего многообразия моделей, изучающих и воспроизводящих принципы работы живых систем, однако приведенные направления показывают, как механизмы, возникшие в природе, могут быть формализованы и применены для управления поведением технических систем.