Das Konzept des rezeptiven Feldes lässt sich auf frühe Forschungen zu biologischen Sehsystemen zurückführen. Forscher griffen auf dieses Konzept zurück, als sie begannen, künstliche neuronale Netze (insbesondere Convolutional Neural Networks, CNNs) zu entwickeln, die das biologische Sehen simulieren.

Wird ein Rezeptor stimuliert und erregt, werden Nervenimpulse (verschiedene sensorische Informationen) über afferente Neuronen im Sinnesorgan an das höhere zentrale Nervensystem weitergeleitet. Der Bereich, auf den ein Neuron reagiert (den es steuert), wird als rezeptives Feld des Neurons bezeichnet. In Convolutional Neural Networks (CNNs) ist das rezeptive Feld definiert als die Größe des Bereichs im Originalbild, der durch die Pixel der von jeder Schicht des CNN ausgegebenen Feature-Map abgebildet wird.