Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 2.3, Universit t zu K ln (Seminar f r Allgemeine BWL und f r Wirtschaftspr fung), Veranstaltung: Unternehmenspublizit t und Jahresabschlussanalyse, Sprache: Deutsch, Abstract: In den letzten Jahren ist das Interesse an neuen betriebswirtschaftlichen Probleml sungsverfahren enorm gestiegen. Herk mmliche Verfahren aus dem Operations Research und der Statistik bieten angesichts hochkomplexer Probleme oft nur unbefriedigende Ergebnisse. Verfahren aus dem Forschungsgebiet der K nstlichen Intelligenz dringen zunehmend in betriebswirtschaftliche Problemstellungen vor. K nstliche Neuronale Netze (KNN) stellen "intelligente" Probleml sungsverfahren dar, die sich besonders f r nicht-konservative Aufgabenstellungen eignen, bei denen kein exaktes Modell der Ursache-Wirkungszusammenh nge vorliegt. Die Verfahren zeichnen sich durch eine breite Anwendbarkeit in betrieblichen Aufgabengebieten aus. Die vorliegende Arbeit besch ftigt sich mit dem Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse. Zun chst werden der Aufbau und die Funktionsweise von Neuronalen und K nstlichen Neuronalen Netzen erl utert. Folglich wird auf die Bilanzanalyse mit traditionellen und KNN-basierten Methoden eingegangen.