Systemy zarządzania energią wykorzystują informacje generowane przez systemy sterowania procesami, nadzorowania stanu technicznego obiektów i monitorowania instalacji technicznych wyposażenia budynków. Badanie relacji pomiędzy oczekiwanym stanem poboru mocy i energii a przyzwyczajeniami odbiorców energii i planowaną produkcją zakładu przemysłowego można realizować przez zastosowanie sieci neuronowych. Menadżer budynku uzyskuje tym samym narzędzie wspomagające zarządzanie substancją i instalacjami budynku, wpływającymi na poziom zużycia energii, natomiast energetyk zakładu przemysłowego uzyskuje realny obraz zmienności poboru energii i kosztów z niego wynikajacych.
Energy management systems are processing signals from sources of information like: control loops in technological lines, alarm circuits and monitoring loops in housing estates and also office and industrial buildings. The relationships among expected or estimated level of energy consumption and behavior of energy consumers could be analyzed using some dedicated neural networks (NN). Energy manager of a building office or power manager in industrial enterprise is supported by the decision system, which improves the efficiency of consumed energy. In industry, the applied NN supports the comparison of the estimated and real level of energy supplying the technological processes.