Vamos analisar cada uma das afirmativas: I - Processam a informação de forma paralela e distribuída. Verdadeiro, essa é uma característica fundamental das redes neurais, que processam informações simultaneamente em diferentes neurônios. II - Generalizam conhecimento aprendido. Verdadeiro, as redes neurais têm a capacidade de generalizar a partir dos dados de treinamento, aplicando o que aprenderam a novos dados. III - Lidam com conhecimento não simbolicamente representado. Verdadeiro, as redes neurais trabalham com dados em formas que não são necessariamente simbólicas, como imagens ou sons. IV - São algoritmos de otimização. Falso, embora as redes neurais possam usar algoritmos de otimização durante o treinamento, elas mesmas não são definidas como algoritmos de otimização. V - O conhecimento é aprendido por meio do estímulo e resposta. Falso, essa descrição é mais adequada para abordagens comportamentais, enquanto as redes neurais aprendem através de ajustes nos pesos das conexões com base em erros de previsão. Com base na análise, as afirmativas I, II e III estão corretas. Portanto, a alternativa que contém todos os itens verdadeiros é: I, II e III. Como não há uma alternativa que represente isso, você deve criar uma nova pergunta.