В статье рассмотрены возможности применения алгоритмического и математического аппарата нейросетевых моделей в задачах управления социально-экономическими системами. В ходе исследования автором проанализированы современные подходы к моделированию управления социально-экономическими системами, разработана алгоритмическая модель обучения и функционирования нейронной сети, а также представлена структурная модель базового компонента сети – искусственного нейрона. Кроме того, проанализированы возможности и выявлены пути адаптации существующих классов одно- и двухслойных нейросетевых моделей с экзо- и эндогенными сигналами для обоснования управленческих решений на основе использования инструментальных средств для многовариантного анализа альтернатив в задачах управления в социальных и экономических системах.