矿产业作为国民经济的支柱型产业，它的发展好坏将对经济的可持续发展有着重大影响。随着我国经济的快速发展，对矿产资源需求变大使得市场供需矛盾日益加剧。但是矿山企业在生产过程当中以追求经济利益为前提，忽视了企业信用建设，导致矿山企业生产管理混乱。由于矿山企业信用的缺失,导致企业安全事故频发，严重的影响了采矿行业的健康发展。为了保证矿山企业有序的生产管理，矿山企业信用体系建设就变得尤为重要。本文首先从矿山企业生产角度出发，全面分析影响矿山企业信用的所有因素，通过系统性分析对矿山企业生产造成信用风险的影响因素，结合查阅文献、专家评判等多种方式结合，最终确定了本次研究所需信用指标体系。其次，方法的选取。评价结果的准确性是衡量评价体系的最重要指标，因此方法的选择将至关重要，通过对以往学者关于企业信用研究所选用的评价方法进行对比，确定本次研究以BP神经网络方法为主，并详细说明如何以该方法建立矿山企业信用评价模型。最后，结合所选指标，基于BP神经网络建立矿山信用评价模型，通过学习样本的训练，最终确定该模型的有效性。通过对矿山企业进行信用评价，能够为企业发展提供有利决策，以保证矿山企业有序健康的生产发展。同时有助于政府部门及其职能部门对其监管，根据企业信用等级的高低，针对不同企业提出相对应管理手段及管理政策。通过对矿山信用体系建设，能够规范国内采矿市场的竞争秩序，扩大我国矿山企业的品牌认知度，促进我国采矿业的健康发展。