Este trabalho é divido em três ensaios referentes a aplicações de redes neurais em economia. O primeiro ensaio tem como objetivo avaliar como os modelos de redes neurais artificiais podem ser utilizados enquanto ferramentas para previsão de insolvência no caso do banco Panamericano. Para tanto, foram utilizados dados a respeito de liquidação bancária entre os anos de 1996 e 2011 associados a dois processos distintos de amostragem dos bancos solventes em dois horizontes temporais diferentes. Os resultados mostram que as redes neurais que apresentam maior complexidade em sua estrutura proporcionaram forte previsibilidade de falência. O segundo ensaio visa a avaliar como os modelos de redes neurais artificiais podem ser utilizados enquanto ferramentas para previsão do comportamento político brasileiro entre os anos de 1995 e 2001 durante o contencioso entre o Canadá e o Brasil no âmago da Organização Mundial do Comércio. Embora diversos trabalhos desenvolvidos analisem os determinantes das políticas de subsídio adotadas pelo governo brasileiro nesse período, buscando identificar quais variáveis microeconômicas causam desequilíbrios dentro do organismo internacional, inexistem, ainda, modelos eficientes no processo de early warning. Os resultados mostram que as redes neurais que apresentam maior complexidade em sua estrutura proporcionaram forte previsibilidade do comportamento do Brasil. Finalmente, o terceiro ensaio analisa como os modelos de redes neurais artificiais podem ser utilizados enquanto ferramentas para previsão de insolvência dos países membros da União Europeia, que, por sua vez, desde 2010, vem passando por sequenciados problemas econômicos iniciados, sobremaneira, com o processo de insolvência fiscal da Grécia. Os resultados mostram que as redes neurais que apresentam maior complexidade em sua estrutura proporcionaram forte previsibilidade.