全結合層（fully-connected layer）とは、ニューラルネットワークにおいて、層を構成するすべてのニューロンが前の層の全てのニューロンと接続されている層のことです。
全結合層は、多層パーセプトロン（multilayer perceptron）の中でも最も基本的な層です。
全結合層は、畳み込み層やプーリング層とは異なり、入力データをフィルターやプーリングウィンドウなどを用いずに、単純に入力をそのまま出力に伝播させる層です。
全結合層では、層内のニューロン間で重み（weight）を持つエッジが存在し、その重みを用いて、入力を加工して出力を生成することができます。
全結合層は、多層パーセプトロンであり、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network）でも用いられます。