1.1. Notă indroductivă. Lucrarea de faţă este versiunea extinsă şi parţial re-editată a tezei de doctorat pe care am susţinut în Mai 2000. Adăugirile faţă de textul tezei de doctorat sunt: mai multe detalii privind teoria aproximării nelineare cu reţele neuronale, incluzând mai multe teoreme şi demonstraţii; referinţe recente la lucrări apărute în perioada Iulie 1999 - Mai 2000; întrebări şi probleme la sfârşitul capitolelor. Sper ca lucrarea de faţă să fie un text util pentru cei care studiază economie computaţională, aproximaţie nelineară, precum şi pentru cei interesaţi în domeniul reţelelor neuronale artificiale. 1.2 Motivaţia cercetării. Procesele economico-financiare au în general o importanţă majoră în societate. Ele au o importanţă vitală pentru firmele şi pentru celelalte entităţi economice participante în funcţionarea economiei [228]. în consecinţă înţelelgerea acestor procese, modelarea şi predicţia evoluţiei lor prezintă un interes major. în multe cazuri modelarea şi predicţia clasică cu modele deterministe simple şi cu modele stohastice nu produce rezultate satisfăcătoare (i.e., se întâmplă prea multe evenimente importante neprevăzute de aceste modele şi predicţii) [98, 199]. Astfel se intuieşte că metode ce pot să facă faţă nelinearităţilor inerente ale aces- tor procese economico-financiare reale, pot reprezenta o cale în construirea unor modele şi predicţii cu mai mult succes.