神经网络分析法是从神经心理学和认知科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力的处理方法。
神经网络技术在模式识别与分类、识别滤波、自动控制、预测等方面已展示了其非凡的优越性。神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。神经网络的结构由一个输入层、若干个中间隐含层和一个输出层组成。神经网络分析法通过不断学习，能够从未知模式的大量的复杂数据中发现其规律。神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，毋需分清存在何种非线性关系，给建模与分析带来极大的方便。
神经网络分析法在风险评估的运用
神经网络分析方法应用于信用风险评估的优点在于其无严格的假设限制，且具有处理非线性问题的能力。它能有效解决非正态分布、非线性的信用评估问题，其结果介于0与1之间，在信用风险的衡量下，即为违约概率。神经网络法的最大缺点是其工作的随机性较强。因为要得到一个较好的神经网络结构，需要人为地去调试，非常耗费人力与时间，因此使该模型的应用受到了限制。Altman、marco和varetto（1994）在对意大利公司财务危机预测中应用了神经网络分析法；coats及fant（1993）trippi采用神经网络分析法分别对美国公司和银行财务危机进行预测，取得较好效果。然而，要得到一个较好的神经网络结构，需要人为随机调试，需要耗费大量人力和时间，加之该方法结论没有统计理论基础，解释性不强，所以应用受到很大限制。