Przepisy dotyczące emisji spalin stają się coraz bardziej rygorystyczne, co sprawia, że opracowywanie nowych silników spalinowych stanowi duże wyzwanie. Nowe technologie silnikowe, mające na celu spelnienie tych przepisów, powodują wykladniczy wzrost zależności między liczbą kombinacji testowych wymaganych do uzyskania optymalnych wyników a nakladami czasu i kosztów. Sprawia to, że zadanie kalibracji staje się bardzo kosztowne i praktycznie niemożliwe do wykonania. Potencjalne wykorzystanie wyszkolonych sieci neuronowych w polączeniu z metodami projektowania eksperymentów (DoE) do kalibracji silników bylo w ostatnim czasie przedmiotem badań naukowych. Celem niniejszej książki jest przedstawienie przeglądu różnych zastosowań sieci neuronowych w kalibracji silników z zaplonem iskrowym. Zidentyfikowane i omówione zastosowania obejmują identyfikację systemu do szybkiego prototypowania, wirtualne wykrywanie, wykorzystanie sieci neuronowych jako substytutów tabel przeglądowych, nowe strategie sterowania oraz zastosowania diagnostyki pokladowej (OBD). Omówiono również wady sieci neuronowych, przyszle możliwości i alternatywy.