На основе положений математической логики событий исследуется возможность построения логических нейронных сетей, выполняющих операции вывода в составе систем искусственного интеллекта, имитирующих механизмы работы мозга. Такие операции лежат в основе систем распознавания, управления и принятия решений. Предлагаются методы построения обученных нейронных сетей, созданных "под задачу", простые методы обучения-трассировки, методы преобразования описаний систем принятия решений для повышения достоверности выводов. Рассматривается возможность применения логических нейронных сетей в самообучающихся системах управления, а также в различных системах экономики, транспорта, безопасности, защиты информации, при решении задач интеллектуального отображения, в бизнесе туризма и развлечений, при политическом и социальном прогнозировании и в других задачах науки и искусства.