Antes de começar, é importante dizer que podemos representar um vetor $x$ na forma linha $$x = \left( x_1, x_2, \dots , x_n \right)$$ ou na forma coluna $$x = \left( \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_n \end{array} \right)$$ Como algumas vezes vai fazer diferença se estamos trabalhando com o vetor linha ou o vetor coluna, daqui por diante utilizaremos $v^T$ para representar o vetor linha e $v$ para representar o vetor coluna.
O produto interno usual dos vetores $x^T = \left( x_1, x_2, \right) $ e $y^T = \left( y_1, y_2, \right) $, denotado por $< x^T, y^T >$, corresponde a $$ < x^T, y^T > = x_1 y_1 + x_2 y_2$$ O produto interno está definido tanto para vetores linhas como para vetores coluna, na definição utilizamos o vetor linha e para o vetor coluna é feito de maneira análoga.
É importante notar que o resultado do produto interno é um escalar (por isso é comum referir-se ao produto interno também como produto escalar).
O produto interno tem relação com o ângulo entre os vetores mas isso será deixado para um próximo post.
Como exemplo do produto interno vou utilizar novamente a idéia do chapati (ver este post).
Se fossemos vender o chapati e o fizessemos pelo peso temos que encontrar uma forma de descobrir quanto que ele pesa. (Seria muito fácil utilizarmos uma balança mas infelizmente não temos uma disponível).
Seja $c^T = \left( c_1, c_2 \right)$ o chapati ($c_1$ representa a quantidade de trigo e $c_2$ a quantidade de água). Se considerarmos $p^T = \left(1, 1\right)$ e calcularmos $<c^T, p^T>$ teremos $$< c^T, p^T > = c_1 \cdot 1 + c_2 \cdot 1 = c_1 + c_2$$ que corresponde ao peso do chapati como desejavamos.