Hoy en día, el dinamismo causado por los cambios constantes en las decisiones estratégicas en los mercados plantea una dificultad adicional en la gestión de una organización. Las decisiones estratégicas tomadas por los gerentes pueden volverse obsoletas fácilmente. Una de las principales dificultades en la gestión de una organización comercial es predecir, con cierta precisión, el impacto que algunas decisiones estratégicas tienen en los resultados financieros. La inteligencia empresarial (BI) se utiliza ampliamente para ayudar a los gerentes a tomar decisiones estratégicas. Sin embargo, los métodos utilizados para alcanzar las conclusiones son mantenidos en secreto por los servicios basados en empresas de BI. Modelar el entorno puede ayudar a predecir el impacto de una acción en un entorno real. Un buen modelo debería proporcionar el resultado más preciso de una acción aplicada en un entorno dado. Las redes neuronales artificiales (ANN) han demostrado ser excelentes en el modelado de entornos con un ruido de datos muy alto. La misma acción estratégica puede tener diferentes resultados cuando se aplica a diferentes organizaciones. Una herramienta que permita la evaluación de una acción estratégica aplicada en un entorno será de gran importancia en el campo de la gestión. Modelar el entorno ahorrará tiempo y dinero para la organización, permitiendo mejorar el rendimiento del plan estratégico. Si se evalúa el estado del entorno después de aplicar una determinada acción estratégica, puede ser posible mitigar su riesgo de fracaso. Como verificaremos, es posible utilizar ANN para modelar entornos estratégicos, permitiendo precisión en la predicción de ventas y resultados operativos utilizando estrategias particulares.