Les modèles à spike simulent de manière plus précise le fonctionnement des neurones, c'est à dire qu'ils produisent des trains de potentiels d'action. On a en quelque sorte un niveau de définition plus élevé sur le comportement temporel des neurones.
Le but de ces modèles est de mettre en évidence le fait qu'il existe d'autres moyens de coder l'information qui prennent en compte de manière plus précise la structure spatiale et temporelle des motifs d'activation. Ces modèles permettre de simuler d'autres formes de codage, comme le codage par rang [46], le chaînage de tirs [47] ou la synchronisation [25]. Ils permettent d'explorer des potentialités supplémentaire en termes de traitement de l'information.
Ces modèles peuvent également être analysés, du point de vue de systèmes dynamiques, comme des systèmes critiques tels que les figures de tir se déclenchent selon le principe des avalanches [48]. Il existe également de modèles probabilistes qui prennent en compte le caractère stochastique du processus d'émission de spikes [49].