和你想象中稍有区别。模式识别归根结底就是分类问题。你提到的指纹识别只是其中一个应用，而实际上这门学科比较重视理论，可以说一切不是基于数学模型并且要求100%正确分类的问题都是模式识别研究的问题。
举个最典型的例子说，我们有一堆N维的数据已知属于W1类，另外一堆N维数据属于W2类，那么我们的目的就是要生成某个函数D(X)，当把属于W1类的X代入的时候大于0，属于W2类的X代入的时候小于0。针对不同的情况和不同的已知条件，我们有很多很多种分类手段，其中人工神经网络是很重要并且很常用的方法之一。
你提到的指纹识别属于图像处理类，其他应用领域就太多了，其他的图像处理，比如相册管理和犯罪分子信息采集系统，让机器自动从若干人的照片当中识别出来某一个人的所有照片，或者从若干照片当中找出来笑的照片，再比如医学图像处理，从超声或者核磁信号当中识别出来哪个区域是正常组织，哪些是病变组织，病变组织的病变程度归为哪一类，然后生成图像。再比如石油勘探，电磁波反馈信号当中识别出来某个深度水，石头，石油，泥土的大体比例，等等等等。
但是作为这个学科来讲，研究是的如何分类的问题。至于你把它应用到哪个领域，要看你做的项目或者学位论文的方向来决定。
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