神经网络是一种模仿人类大脑神经元网络结构而设计的计算模型，它由大量的人工神经元相互连接而成，可以用来进行模式识别、分类、回归等任务。
在计算智能中，神经网络扮演着重要的角色，它可以通过学习大量数据来发现数据中的模式和规律，从而进行预测和决策。神经网络可以应用于语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域，在这些领域中取得了很多成功的应用。
神经网络的训练过程一般包括输入数据、前向传播、计算损失、反向传播和参数更新等步骤。在实际应用中，神经网络的性能很大程度上取决于数据质量、网络结构设计、参数调优等因素。
管理者可以考虑利用神经网络技术来优化生产计划、预测销售趋势、改进营销策略等，通过对大量数据的学习和分析，提高决策的准确性和效率。
总之，神经网络在计算智能中扮演着重要的角色，可以帮助管理者更好地理解和利用数据，优化决策和管理流程。