Neuronale Netze werden im Finanzbereich zur Prognose von Börsenkursen verwendet. Diese künstliche Intelligenz orientiert sich dabei an ihrem natürlichen Vorbild, dem Gehirn. Dort sind Nervenzellen (Neuronen) in einem dichten Netz miteinander verbunden. Neuronale Netze akzeptieren unterschiedliche Eingaben (Inputs) und führen damit verschiedenste mathematische Operationen durch, bis sie ein oder auch mehrere Ausgabewerte (Outputs) zurückgeben. Diese Werte werden ständig mit tatsächlichen Zielwerten verglichen. Somit sind neuronale Netze in gewisser Weise als lernfähig zu bezeichnen. Es kann damit eine optimale Prognosequalität erzielt werden.