1985年にジェフリー・ヒントンらによって開発された確率的回帰結合型ニューラルネットワークの一種で、生成モデルのひとつ。
複数のピークをもつ分布になりうるため、比較的複雑なデータ構造に対応できる。

ボルツマンマシンの学習には非常に多くの計算時間を必要とするため、あまり実用的とは考えられてこなかったが、ここ十数年でその状況はかなり変化してきた。
確率的深層学習モデルのひとつであるディープボルツマンマシンなどにも発展。
ディープボルツマンマシンは、深層信念ネットワークの拡張であり、ボルツマンマシンを基礎とした最新の確率的深層学習モデルである。