이 책의 목적은 시계열의 통계적 예측에 적용 가능한 인공신경망 모형을 소개하는 데 있다. 인공신경망은 다양한 현상의 관측 자료에 내재된 여러 비선형 현상을 본래에 가깝게 설명해 낼 수 있는 유연한 모형이다. 이 모형은 기존 방법과는 달리 선형 또는 비선형 모형의 함수형태에 의존하지 않고 관련 함수의 형태에 대한 제한이나 가정 없이 자료가 갖는 비선형 구조를 효과적으로 설명해 내는 모형이다. 나아가 이 모형은 기본적으로 모든 함수를 대상으로 정확한 근삿값을 제공하는 비선형모형의 접근법을 적용하고, 자료에 모형을 적합하는 방법에서도 일반적인 통계기법과 유사하게 오차를 최소화하는 반복학습과 일반화의 절차를 갖춘 예측력 높은 방법이다.