Celem pracy była próba zastosowania techniki sieci neuronowych o konstrukcji wielowarstwowej w predykcji wyników i optymalizacji warunków jednoczesnej produkcji inulinazy i inwertazy przez grzyb nitkowaty Aspergillus niger i drożdże Kluyveromyces marxianus w warunkach wgłębnych hodowli wstrząsanych. Wejścia sieci reprezentowały ilości poszczególnych składników podłoża hodowlanego (NH4NO3, (NH4)2HPO4, KH2PO4, MgSO4 7H2O, FeSO4 2H2O, ekstrakt drożdżowy, inulina), temperatura procesu biosyntezy enzymów, rodzaj mikroorganizmu i czas trwania hodowli, a wyjścia - aktywności inulinazy i inwertazy. Do oceny osiągalności zadawanych wartości wyjściowych zastosowano sieć odwróconą. W doświadczeniach z użyciem szczepu Aspergillus niger i Kluyveromyces marxianus największy wpływ na końcowy efekt produkcji obydwu enzymów wywierała zawartość siarczanu magnezu obok źródła węgla. Kolejnym ważnym składnikiem podłoża był azotan amonu i fosforan dwuamonowy. Najmniej istotny wpływ na produkcję obydwu enzymów wywierała zawartość siarczanu żelaza i jednozasadowego fosforanu potasu.