Ngoài những ứng dụng như đã nêu ở trên, mạng thần kinh nhân tạo còn có những ứng dụng rất quan trọng trong lĩnh vực marketing, y tế, kỹ thuật và sản xuất. Trong bài nghiên cứu của Sargent (2001) thực hiện phương pháp nghiên cứu tổng hợp so sánh mạng thần kinh nhân tạo với mô hình hồi quy trên 28 nghiên cứu và nhận được kết quả là ANN làm tốt hơn trong 36% trường hợp, 14% nghiêng về mô hình hồi quy và 50% cả hai mô hình cho kết quả tương đương nhau. Shuhui, Wunsch, O‟Hair và Giesselmann (2001) đã sử dụng mô hình mạng thần kinh và hồi quy để dự báo năng lượng được sản xuất ra ở những vùng có nhiều cối xay gió và nhận thấy rằng các mạng thần kinh thực hiện tốt hơn so với mô hình hồi quy. Yesilnacar và Topal (2005) đã sử dụng mạng thần kinh và so sánh nó với mô hình hồi quy logistic (logistic regression model) để lập ra bản vẽ về độ nhạy cảm của hiện tượng lở đất khi nghiên cứu vùng Hendek ở Thổ Nhĩ Kỳ và nhận thấy rằng phương pháp mạng thần kinh có phần trăm dự báo tốt hơn phương pháp hồi quy logistic, đặc biệt là ở những vùng cao và rất cao. Pendharkar (2006) đã điều tra các yếu tố ảnh hưởng đến kích thước hướng đối tượng thành phần và tài liệu mã nguồn. Sử dụng dữ liệu thực nghiệm, tác giả đã so sánh hiệu suất của các mô hình thần kinh nhân tạo phi tuyến và mô hình hồi quy tuyến tính. Kết quả thực nghiệm đã xác nhận hiệu suất của ANN cao hơn mô
hình hồi quy. Đối với lĩnh vực sản xuất kinh doanh, mô hình mạng thần kinh được dùng để dự báo doanh số, lợi nhuận và khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
Ở Việt Nam hiện nay, mô hình mạng thần kinh chủ yếu được ứng dụng trong lĩnh vực kỹ thuật như dự báo tổng lượng bức xạ ngày cho khu vực đồng bằng phía Bắc Việt Nam (Nguyễn Hướng Điền, 2007); dự báo lưu lượng nước đến hồ Hòa Bình (Phạm Thị Hoàng Nhung, 2007); mô phỏng, dự báo lũ ở hạ lưu sông Thu Bồn - Vu Gia (Phan Tấn Phát, 2008), dự báo dòng chảy sông Đồng Nai (Lê Văn Dực, 2009); nghiên cứu nhận dạng cảm xúc khuôn mặt (Đinh Xuân Nhất, 2010). Trong lĩnh vực kinh doanh chứng khoán, mạng thần kinh đang dần chiến ưu thế trong số những mô hình định lượng và được chú ý nhiều hơn. Tuy nhiên, việc ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo để dự báo kinh tế Việt Nam đến nay vẫn chưa được quan tâm nhiều, và bài nghiên cứu gần đây nhất của Thạc Sĩ Lê Đạt Chí năm 2011 sẽ là bước ngoặc mở đường cho những nghiên cứu mới về ứng dụng của mạng thần kinh để dự báo tình hình vĩ mô nhiều biến động của Việt Nam.
CHƢƠNG 3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU