Salah satu penerapan algoritma jaringan syaraf tiruan adalah untuk sistem prediksi (forecasting). Prediksi dapat dilakukan dalam bentuk urutan waktu (time series) atau dapat pula dilakukan dalam bentuk bukan urutan waktu.

Dalam sistem prediksi urutan waktu, data masukan adalah berupa beberapa data dalam kurun waktu tertentu, sedangkan data keluarannya adalah data pada kurun waktu berikutnya. Pada sistem prediksi ini data keluaran diasumsikan hanya dipengaruhi oleh data-data sebelumnya.

Contoh sistem prediksi urutan waktu:

sistem untuk memprediksi jumlah penduduk pada bulan tertentu di mana data masukannya adalah jumlah penduduk pada 12 bulan sebelumnya.

Untuk sistem prediksi bukan urutan waktu, data masukannya adalah berupa beberapa variabel data yang dianggap mempengaruhi nilai data keluaran, sedangkan data keluarannya adalah berupa data pada kurun waktu berikutnya. Pada sistem prediksi ini variabel-variabel yang mempengaruhi nilai data keluaran diikutsertakan untuk melakukan prediksi.

Contoh sistem prediksi bukan urutan waktu:

sistem untuk memprediksi jumlah penduduk pada bulan tertentu di mana data masukannya adalah jumlah penduduk pada 1 bulan sebelumnya, tingkat kesejahteraan penduduk, tingkat keamanan lingkungan, faktor politik, dan faktor-faktor demografi lainnya pada 1 bulan sebelumnya.