Este documento estudia una red neuronal artificial (ANN) para opciones europeas de múltiples activos. En primer lugar, se establece un ANN de tres capas simple con pesos y sesgos indeterminados. En segundo lugar, se proporciona la EDP discreta de tiempo-espacio de la opción de múltiples activos y los datos discretos correspondientes se alimentan en el ANN-3. Luego, utilizando el error de mínimos cuadrados como función objetivo, los pesos y sesgos del ANN-3 se entrenan bien. Se realizan ejemplos numéricos para confirmar la estabilidad, precisión y eficiencia. Los experimentos muestran que el error relativo del ANN es aproximadamente. Este método se puede extender a un ANN de múltiples capas y extenderse a opciones americanas.