Una red neuronal es una herramienta muy útil en inteligencia artificial (IA) que también puede ser referida como una ANN. Una red neuronal artificial (ANN) es un modelo de aprendizaje profundo que tiene una amplia gama de aplicaciones en la vida real. La combinación e interrelación de neuronas y nodos entre sí facilitan la transmisión de información. Una ANN tiene una red neuronal de avance. Las neuronas están dispuestas en capas, y cada capa realiza un cálculo particular sobre los datos entrantes. Hasta que se llega a la capa de salida, que genera la salida final de la red, la salida de cada capa se transmite como una entrada a la capa subsecuente. Una red neuronal de avance (FFNN) es un método para encontrar la salida de información experta. En esta investigación, ampliamos el concepto de sistemas de redes neuronales difusas e introducimos sistemas de redes neuronales lingüísticas de doble jerarquía de avance (FFDHLNNS) utilizando operadores de agregación Yager-Dombi. También discutimos las propiedades deseables de los operadores de agregación Yager-Dombi. Además, describimos conjuntos de términos lingüísticos de doble jerarquía (DHLTSs) y discutimos la función de puntaje de DHLTSs y la distancia entre cualquier par de elementos de términos lingüísticos de doble jerarquía (DHLTEs). Aquí, discutimos diferentes enfoques para elegir una nueva técnica de purificación de agua a escala comercial, así como algunas variables que influyen en estos enfoques. Aplicamos una red neuronal lingüística de doble jerarquía de avance (FFDHLNN) para seleccionar el mejor método para la purificación de agua. Además, utilizamos la versión extendida del método de Técnica para la Preferencia por la Solución Ideal por Similitud (TOPSIS extendido) y el método de análisis de relaciones grises (GRA) para la verificación de nuestro enfoque sugerido. Notablemente, ambos enfoques arrojan resultados casi iguales a los obtenidos mediante nuestro método propuesto. Los modelos propuestos fueron comparados con otros modelos existentes de sistemas de apoyo a la toma de decisiones, y la comparación demostró que los modelos propuestos son sistemas de apoyo a la toma de decisiones factibles y válidos. La técnica propuesta es más confiable y precisa para la selección de métodos de purificación de agua a gran escala.