BP神经网络只能用于分类问题，不能用于回归问题。A. 对B. 错

本题考查对BP神经网络应用场景的知识点。解题思路是明确BP神经网络的基本概念和其在实际应用中的功能，通过了解其在不同问题上的适用性来判断该说法的对错。

BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。它具有很强的非线性映射能力，这使得它既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。

在分类问题中，BP神经网络可以将输入数据映射到不同的类别标签上。例如，在手写数字识别中，输入手写数字的图像数据，神经网络可以输出该数字对应的类别（0 - 9）。

在回归问题中，BP神经网络可以将输入数据映射到一个连续的数值上。例如，根据房屋的面积、房间数量等特征，预测房屋的价格。

所以“BP神经网络只能用于分类问题，不能用于回归问题”这一说法是错误的。