农村信用社作为支农的地方金融主力军,长期以来,为“三农”发展做出了积极贡献。2004年至2015年又连续十二年发布以“三农”为主题的中央一号文件,强调了“三农”问题在中国的社会主义现代化时期“重中之重”的地位。而目前我国还没有真正形成健全的农村金融服务体系,农户信用评价方法也没有真正达到完善的状态,缺乏较为合理的农村信用评价体系,严重阻碍了农村经济的快速发展。为进一步贯彻、落实好中央惠农、支农和便农政策,促进本地区农村信用体系建设,改善农村融资环境和信用环境,有效解决农民贷款难、难贷款的问题,农商行积极尝试构建一套科学的农户信用评级体系,寻求一条破解农户贷款难的新路子。本文首先介绍了研究背景和信用评级的国内外研究现状,回顾了神经网络和农户信用评级基本理论,并对神经网络评级方法作简要介绍。接着在分析系统具备可行性基础上,进行了农户信用评级流程分析和系统功能模块分析。然后,从数据管理模块、信用评估模块、综合分析模块和系统管理模块四个方面着手完成了农户信用评级系统的设计。同时,在完善农户信用信息基础数据库基础上,采用客观的农户信用评价方法,构建了一套较为系统的农户信用评价指标体系。最后,在完成了Matlab神经网络算法和AForge.NET框架的实现过程之后,采集相关农户信息数据对农户信用评级系统的测试,指出农户评级模型存在的问题并给出改进方式,再对农户信用评级模型进行调整。