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, MgSO_4·7H₂O, 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.