人工神经网络是模拟生物神经结构的新型智能系统，它是在生物神经网络理论的基础上所构成的多个神经元互联结构的网络，它主要用来研究复杂的多维非线性系统中的信息分布、信息处理的理论和方法，具有广泛的应用前景。 　　本文针对传统的金属矿山地下开采评价方法存在的局限性，在分析矿井灾害系统具有非线性特征的基础上，把井下开采看作一个复杂的人—机—环境系统，将人工神经网络基本理论引入金属矿山地下开采的安全评价中，论述了人工神经网络在矿井安全评价中的适应性，在充分考虑影响矿井安全的各种因素的基础上，建立了较全面的矿井安全评价指标体系，使矿井安全生产过程中的各个重要影响因素在指标体系中得到体现，建立了基于人工神经网络的非线性安全评价模型。 　　评价模型以金属矿山数据为训练样本，利用MATLAB6.5工具箱函数，利用收敛后训练样本的权值、阀值参数，作为待评矿井样本各指标体系参数的计算依据，评价模型的计算结果与矿山实际评价结果相符，验证了评价模型的可靠性。