Для решения дифференциального уравнения используются современные численные методы: Рунге-Кутты, метод конечных элементов, метод конечных разностей. Эти методы обеспечивают хорошую точность, однако они долго работают при больших размерностях. В данной статье рассматривается нейронная сеть прямого распространения, состоящая из трёх слоев. Для минимизации функции ошибок и определении весов используется метод обратного распространения ошибки. Начальные веса взята произвольно. Также в статье определяется количеством элементов в скрытом слое нейронной сети. Результаты нейронной сети сравниваются с результатами метода Эйлера.