现代科学的研究方法偏向于还原论，即“将复杂的现象化解为各部分之组合来加以理解的方法”，而神经科学也有这种倾向。

学科简介

• 分子与细胞神经科学：研究神经系统中的分子（离子通道、神经递质、蛋白质等）和细胞（各种类型的神经元、胶质细胞等），神经疾病和神经系统的发育主要是在这个层面进行研究。
• 系统与环路神经科学：在实验动物（斑马鱼、果蝇、老鼠、猴子等）上通过侵入式方法（电生理、光遗传等）研究感知觉、抉择、学习与记忆等认知功能的神经环路机制
• 认知与行为神经科学：在人类上通过非侵入式方法（EEG、fMRI等）研究感知觉、抉择、学习与记忆、语言、情感、意识等高级认知功能的神经机制
• 演化与比较神经科学：通过跨物种的对比，研究认知系统的差异与演化过程
• 理论与计算神经科学：以理解大脑为目的，利用数理工具对神经系统和认知过程进行分析和建模。给人工智能带来启发的领域，被认为是通向强人工智能的学科。

发展简史

• 自从1861年布洛卡发现失语症相关的大脑区域（即“布洛卡区”），“大脑功能定位说”（即认为每一种认知功能都由某些特定的脑区执行）正式成为神经科学的主流，而曾经风靡一时、作为功能定位学说先驱的“颅相学”（通过头盖骨的外部结构来推断心理功能和特性）被科学界所抛弃，成为伪科学。
• 19世纪末，卡哈尔通过其改进的染色方法，发现神经元之间是有间隙的，这反驳了当时流行的“神经组织是网络结构”的说法，从而确立了“神经元学说”（即神经元是神经系统的基本单位），从此大脑的研究走向细胞层次。
• 20世纪中期，随着DNA双螺旋结构的发现，分子生物学兴起，人们也开始使用分子技术研究神经系统，探究基因与行为的关系。
• 20世纪后期，随着脑成像技术的发展，人们可以同时观察到内在的大脑反应与外在的行为以建立两者的关系，于是认知与行为神经科学研究开始变得流行。
• 与此同时，大卫·马尔（David Marr）发表《视觉》一书，他把大脑看成一个复杂的信息处理系统，认为理解大脑不仅需要理解其生物学上的实现方式，而且更要理解认知行为背后的计算原理，这标志着计算神经科学的兴起。