Lucrarea şi-a propus să prezinte proprietăţile actuale ale sistemelor suport de decizii, ţinând seama de evoluţia posibilităţilor tehnologice ale sistemelor electronice de comunicare, colaborare, învăţare şi de transmitere a datelor adecvate procesului de decizie în general, cu amplă analiză a celui de grup.

În toate ramurile economice aplicate a devenit o practică obișnuită utilizarea modelelor dinamice structurale de analiză a evoluției și de predicție, de cercetare a diverselor echilibre și de fundamentare a deciziilor. În structura lucrării, autorul abordează problematica de la simplu la complex.

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.