Neuronale Netzwerkmodellierung nutzt künstliche neuronale Netze zur Analyse und Vorhersage komplexer Materialverhalten. Sie ermöglicht das Erkennen nichtlinearer Zusammenhänge in Werkstoffdaten und unterstützt Designoptimierungen. Diese Methode fördert datengestützte Ansätze in der Materialforschung und trägt zur Verbesserung von Prognosemodellen bei.