У цій статті розглядаються штучні нейронні мережі (ШНМ) різних поколінь. Досліджується ефективність використання обчислювального інтелекту в задачі короткострокового та середньострокового прогнозування у фінансовій сфері. Для дослідження було обрано повністю зв'язану мережу прямого поширення (Зворотне поширення), рекурентну мережу (LSTM), гібридну мережу глибокого навчання на основі самоорганізації (МГУА neofuzzy) та гібридну систему обчислювального інтелекту на основі бегінгу та групового методу обробки даних (Бегінг з використанням HSCI).