В последнее время нейронные сети активно используются в экономических исследованиях, открывая новый потенциал для анализа данных, прогнозирования и принятия решений. Их способность выявлять сложные нелинейные зависимости, обрабатывать большие объёмы информации и адаптироваться к изменяющимся условиям делает их ценным инструментом для экономистов. В данной статье рассматриваются ключевые направления применения нейронных сетей в экономике, анализируются их преимущества и ограничения, а также обсуждаются перспективы дальнейшего развития этого подхода. Особое внимание уделяется российским исследованиям в данной области и практическим примерам использования нейросетевых моделей в финансовой сфере, макроэкономическом прогнозировании и управлении бизнес-процессами.