Dự báo là bài toán quan trọng mang lại nhiều lợi ích thiết thực phụ vụ con người, nó giúp con người nắm bắt được các quy luật vận động trong tự nhiên và trong đời sống kinh tế xã hội. Trong những năm gần đây, các mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp được thực tiễn chứng minh là khá mạnh và hiệu quả trong các bài toán dự báo và phân tích số liệu, đặc biệt trong các bài toán dự báo phụ tải, dự báo kinh tế, dự báo thời tiết, Cho đến nay đã có khá nhiều phương pháp luận cho hoạt động dự báo, trong đó đa số các phương pháp luận đều mang tính chất kinh nghiệm thuần túy. Dùng cách giải quyết theo kinh nghiệm vào việc dự báo là chưa đầy đủ, vì cách làm ấy hoàn toàn chỉ dựa vào kinh nghiệm của giai đoạn quá khứ, mà các kinh nghiệm ấy không phải lúc nào cũng có thể vận dụng vào hoàn cảnh đã thay đổi so với trước. Việc nghiên cứ ứng dụng các mô hình dự báo khác nhau cho phép ta có cơ sở tiếp cận tới việc lựa chọn các phương pháp dự báo, đánh giá mức độ chính xác của dự báo đồng thời xác định khoảng thời gian lớn nhất có thể dùng dự báo. Dự báo phụ tải ngắn hạn (giờ, ngày hoặc tuần) có vai trò quan trọng trong vận hành, lập phương thức ngày, phương thức tuần. Nếu chúng ta dự báo phụ tải quá thừa so với nhu cầu sử dụng thì hậu quả là phải huy động nguồn dự phòng đắt tiền lớn hơn mức cần thiết. Ngược lại, nếu dự báo phụ tải quá thấp so với nhu cầu thì dẫn đến kết quả nguồn dự phòng thấp, giảm an toàn cung cấp điện, không đáp ứng đủ nhu cầu điện cho các hộ tiêu thụ, và làm thiệt hại cho nền kinh tế quốc dân. Mục đích của báo cáo này là tìm hiểu, làm sáng tỏ một số khía cạnh về mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp, thuật toán lan truyền ngược, giới thiệu phương pháp luận và một số kết quả ban đầu của nghiên cứu ứng dụng mạng nơron vào trong dự báo phụ tải ngắn hạn cho hệ thống điện.