In questo lavoro di tesi viene effettuato lo studio e lo sviluppo di un modello di rete neurale artificiale da utilizzare come surrogato per l'ottenimento di risultati di analisi strutturali. L'attenzione è stata posta principalmente nel riconoscimento della distribuzione dei termini attivi in modelli ridotti di teorie di ordine avanzato, per la rilevazione dell'errore percentuale sulle frequenze naturali della struttura. Analogamente, è stata analizzata un'altra tipologia di analisi riferita ai modelli global/local in cui si verifica la distribuzione ottimale di teorie strutturali sulle mesh di strutture di tipo guscio. A questo seguono ulteriori analisi nell'ambito dell'identificazione dei failure index e della rappresentazione delle forme modali.