人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是受人脑神经元工作方式启发而设计的一种计算模型。它由大量的人工神经元相互连接而成，通过这些连接传递信息，并对输入数据进行处理和学习。人工神经网络可以应用于模式识别、分类、预测等任务。
一个典型的人工神经网络包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部输入数据，隐藏层进行信息处理和传递，输出层产生最终的输出结果。在训练过程中，人工神经网络通过调整连接权重来逐渐优化自身的表现，以适应特定的任务。
人工神经网络的应用非常广泛，比如在金融领域可以用于股票价格预测、风险评估等；在医疗领域可以用于疾病诊断和预测；在工业领域可以用于质量控制和故障诊断等。它的优势在于能够从大量数据中学习并发现模式，适用于复杂的非线性问题。
为了应用人工神经网络，管理者需要了解其基本原理和结构，同时需要收集大量的数据用于训练模型。此外，管理者还需要考虑如何调整神经网络的参数以获得最佳的性能，以及如何评估模型的准确性和稳定性。
总之，人工神经网络是一种强大的工具，可以帮助管理者处理复杂的数据分析和预测问题，但在实际应用中需要深入理解其原理和方法，以及注意数据质量和模型评估的问题。