İnsan beyninin çalışma prensiplerinden yararlanan ve beyindeki sinirsel yapıyı taklit ederek problemleri çözmeyi amaçlayan yöntemler, sinirsel hesaplama (neural computing) olarak adlandırılır. Temel işleme ünitesi nörondur. Bir dizi nöron, katmanlar (layers) halinde gruplanır ve birbirlerine bağlanır. Beynin bu basitleştirilmiş modeline yapay sinir ağı denir. Yapay sinir ağı oluşturulurken, girdiler ve çıktılar için girdi ve çıktı katmanları tanımlanır. Ayrıca bu iki katman arasında ara veya gizli katmanlar kullanılabilir. İki nöron arasındaki bağlantının ağırlığı, sinir ağının içerdiği yöntembilgisidir. Denetimli (supervised) veya denetimsiz (unsupervised) öğrenme için kullanılabilir. Denetimli olması halinde, eğitim veri setlerinden yararlanılır. Eğitim veri setleri, hangi girdiler için hangi çıktıların doğru yanıt olduğunu içerecek şekilde oluşturulur. Öğrenilecek konunun derinliği ve kapsamı veri setlerinin tasarımına yansıtılmalıdır. Denetimli öğrenme, sınıf aralıkları önceden belirlendiğinde, verinin ait olduğu sınıfın belirlenmesine yönelik iken; denetimsiz öğrenme, verilerin kümelenmesinde olduğu gibi doğru yanıtın önceden bilinmediği durumlarda uygulanır. İşletmecilikte en yaygın kullanıldığı yerler arasında yatırım kararları, finansal  ararlar, iflas tahmini ve hisse senedi piyasasındaki al-sat kararları yer alır.