Lucrarea se încadrează în tematica analizei şi modelării cantitative a comportamentului agenţilor economici. Pe parcursul celor 12 capitole, sunt tratate probleme legate de: comportamentul optimal al consumatorilor şi al producătorilor, competiţiile de monopol şi oligopol, precum şi funcţionarea economiilor cu efecte externe sau bunuri publice. Aspectele teoretice sunt explicate pe larg în cadrul exemplelor şi aplicaţiilor, fiecare capitol conţinând probleme rezolvate şi probleme propuse spre rezolvare.

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.

Lucrarea este concepută în ideea de a veni în sprijinul tuturor celor care doresc să cunoască aspecte mai mult sau mai puțin analitice referitoare la știința microeconomică.

Cartea este rezultatul a trei ani de căutari, de cercetări ale unei zone considerate încă albă, atât pentru teoria, cât, mai ales, pentru practica din țara noastră, dar care constituie deja o realitate prin modul în care diferite procese, activități, proiecte mai mult sau mai puțin complexe se desfășoară în economiile și societățile avansate.