Schopnosť presnej analýzy dát zohráva v mnohých prípadoch kľúčovú rolu v úspechu alebo zániku spoločnosti. Klasické metódy typu regresných analýz sa čoraz viac ukazujú ako nedostatočné, no v aplikácií pokročilých metód analýz založených na umelej inteligencií stojí mnoho bariér ako aj nie jasná vyššia presnosť takýchto modelov. Výsledkom pôsobenia týchto bariér je len zriedkavá aplikácia neurónových sietí pre analyzovanie dát napriek tomu, že model bol navrhnutý už v roku 1956. Cieľom mojej práce bolo preto nájdenie spôsobu ako prekonať tieto bariéry a taktiež ako umožniť využívanie takého systému aj bežným užívateľom, ktorí nie sú zdatní v oblasti programovania, štatistiky alebo ekonometrie. Úspešné naplnenie cieľa a tým prekonanie prekážok, ktoré doteraz neumožnilo podanie jasného záveru drvivej väčšine autorov zaoberajúcich sa touto oblasťou vyžadovalo systematický postup od štúdia fungovania analytického systému neurónových sietí, opakovania štatistických analýz až po štúdium programovania v programe Matlab a kódov stránok html. Po štúdiách, programovaní, analyzovaní a konzultáciách môžem s radosťou oznámiť, že hlavný cieľ práce bol splnený a práca tým poskytuje jasný obraz o potenciáli analytického systému neurónových sietí v porovnaní i s pokročilými a matematicky náročnými regresnými modelmi a zároveň poskytuje riešenie, ktoré umožní prekonanie bariér jeho aplikácie a nenáročné použitie tohto systému aj pre bežných užívateľov.