Scopul principal al analizei avansate la nivel macroeconomic este acela de a asigura o mai bună înţelegere a structurii şi mecanismelor la nivelul economiei naţionale, printr-o abordare în profunzime a acestora din urmă.
Astfel, se prezintă: comportamentele celor doi agenţi economici importanţi (firma/gospodăria) şi bancă; aspectele fundamentale de luat în considerare în analiza la nivel macroeconomic; modelele economico-matematice de analiză a unei economii deschise mici; ajustarea şi stabilizarea dinamică a echilibrului la nivel macroeconomic din perspectiva economico-matematică.

Prin inteligenţă artificială (AI-Artificial Intelicence) se înțelege orice tehnică care permite calculatoarelor să imite comportamentul uman, inclusiv învăţarea maşinii, procesarea limbajului natural (NLP), sinteza limbajului, „viziunea” computerului (programarea computerului pentru a„vedea”), robotica, analiza senzorilor, optimizarea şi simularea.
În acest context, Machine Learning (ML – învăţarea automată) constituie un subset de tehnici de AI care permite sistemelor informatice să „înveţe” din experienţa anterioară (adică din observaţiile de date), având ca efect îmbunătăţirea operaţiunilor pentru o anumită sarcină. Tehnicile ML includ Support Vector Machines (SVM), arbori de decizie, învăţare Bayes, k-means clustering, reguli de asociere, regresie, reţele neuronale şi multe altele.

Cartea „A Brief Introduction to Operations Research” oferă o bază cuprinzătoare pentru înţelegerea cercetărilor operaţionale şi o serie de aplicaţii propuse şi rezolvate.

Prin tematica tratată, lucrarea se adresează studenților ciberneticieni, dezvoltând, prin informațiile oferite, aptitudinile de analist în domeniul conducerii proceselor din economia de piață, dar se adresează și celor care doresc să cunoască mecanismele economice de piață și evoluția diferiților indicatori micro și macroeconomici.