软件行业是风险投资较为集中的行业,风险投资不仅为其提供资金支持,也提供增值服务,对企业进行监督。软件行业风险投资企业的产品研发不确定性较大,资金回收风险较高,高效的财务预警机制有利于改善其经营管理问题。而目前鲜有针对该行业这一特殊群体的预警研究,因此,本文有针对性地选取一家典型风险投资企业Q软件公司进行财务预警研究。本文采用案例研究方法。首先,分析Q软件公司业务流程与存在的风险,探讨Q软件公司财务预警管理的现状和局限性。其次,从人才激励、人力成本、研发投入、风险投资股东特征、股权结构特征、董事会结构特征、财务比率七个维度提取29个预警指标,利用主成分分析法将其约简成11个主成分因子,并运用遗传算法优化的BP神经网络构建财务预警模型,对同类企业财务状况的预测准确率达95%。最后,应用该模型预测Q软件公司的财务危机状况。本文的结论为:（1）从财务预警的组织体系、制度设计、预警指标体系、财务预警模型四个维度总结了Q软件公司财务预警管理的局限性。（2）结合Q软件公司实际情况,为其构建了基于BP神经网络的财务预警模型,该模型对其2016-2018年财务危机状况的预测结果准确。从财务管理和经营管理两个维度提出财务危机处理对策,包括:管控信用风险,提升公司流动性;合理安排融资行为及融资结构;改善绩效管理,稳定人才队伍;完善研发流程管理,降低研发风险;增强客户粘性,提高产品和服务的竞争力;完善内部控制制度,加强内部审计监督;吸引声誉良好的风险投资,深化与风险投资的合作。（3）从组织体系、制度设计、信息系统建设三个维度提出了基于BP神经网络的财务预警模型实际应用的保障措施。