На сьогодні на основі технології Neural Network розроблено безліч програмних комплексів для прогнозування різних явищ, статистичного оброблення даних, методів класифікації даних, розпізнавання образів, оптимізації деяких процесів тощо. Здатність до самонавчання та вилучення знань з даних є одним з найкорисніших та вражаючих властивостей штучних нейронних мереж, успадкованих ними від мозку, як від свого прототипу. Світова практика використання штучного інтелекту свідчить про можливості отримувати нові, невідомі раніше закономірності, які не відразу знаходять пояснення, а іноді і не вкладаються в рамки офіційної науки. У багатьох параметрах технології нейронних мереж перевершують наявні традиційні алгоритми, тому по праву вважаються актуальними для активного застосування на цей час. Нейронні мережі – потужний метод моделювання, що дає змогу відтворювати складні нелінійні залежності, що актуально для систем прийняття рішень в управлінні пацієнтопотоком у медичних установах. У цьому дослідженні розглянуто сутність нейронних мереж, їх особливості здатності до навчання (налаштування архітектури і синаптичних зв'язків). Також виявлено і перспективи розвитку застосування і використання штучних нейронних мереж для застосування розподілу пацієнтів для здійснення профілактичного медичного огляду.