În lucrare se prezintă o modalitate de optimizare a compoziţiei unor betoane pentru care a fost selectată o proprietate fizică, folosind metoda reţelelor neuronale artificiale tip feed-forward. Acest tip de optimizare a fost ales deoarece proiectarea compoziţiei betoanelor nu beneficiază de o metodologie clar stabilită dar şi pentru a reduce efortul experimental. Proiectarea betoanelor depinde de un număr mare de variabile şi, de aceea, utilizarea modelelor deterministe nu a furnizat până în prezent rezultate bune. Scopul acestor eforturi de cercetare a fost de a crea un model bazat pe metoda reţelelor neuronale artificiale folosind 288 de amestecuri de test cu ajutorul cărora să poată fi făcută predicţia – cât mai corectă – a rezistenţei la compresiune a betonului la 28 de zile. Pentru a putea obţine cea mai corectă estimare au fost considerate trei seturi de date de intrare. Pentru fiecare dintre grupurile de date de intrare au fost încercate configuraţii ale reţelelor neuronale cu 1, respectiv 2 straturi ascunse. Pentru fiecare situaţie specifică a fost dezvoltat   algoritmul de lucru corespunzător.