神经网络在时间序列预测任务中表现出色，因为它能够自动学习数据中的复杂模式和依赖关系。与传统统计方法不同，神经网络不需要预先假设数据的分布或结构，而是通过多层非线性变换从历史数据中提取特征，并预测未来的值。常用的神经网络架构包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer，它们能够有效捕捉时间序列中的长期和短期依赖关系。此外，神经网络还可以结合注意力机制、卷积层等模块进一步提升预测精度，适用于金融、气象、工业等多个领域的时间序列分析任务。