Оксана Викторовна, ограничения всегда есть. Я начинал заниматься нейронными сетями в 1998 году для технических целей, а мои коллеги тогда пытались применить их для целей экономических. Романтики были, думали, сейчас создадут сеть для прогнозирования курса акций и разбогатеют . Но не тут-то было - ограничения сработали. Сеть, она, ведь, как человек - чему научили, то и отрабатывает. А разные политические осложнения, панические ситуации на биржах человек-то не может понять, а сеть-то и подавно будет ошибки давать.... Сейчас я с марта 2019 снова занялся сетями, но для социально-экономических задач. Мы изучили много материала, и можно резюмировать, что сети применяются для стандартных (для них - сетей) задач: кластеризации (сети Кохонена, как у нас задача), классификации (многослойный персептрон, в этом году у меня дипломник разработал персептрон для оценки стоимости недвижимости в Нижнем Новгороде, а ограничение состоит в том, что эта сеть работает только для одного города, для другого не пойдет, надо другую тренировать), прогнозирования каких-то ситуаций, диагностика чего-либо и т.д. Ограничения состоят в том, что если вы в сеть что-то заложили на этапе тренировки, то она это и отработает только. Она, конечно, может немного обобщать, и давать ответы "без подсказок", но это свойство ограничено, и надо понимать границы, в которых она работает достоверно, а где уже выходит за пределы достоверности. В целом, я оцениваю положительно перспективы сетей для решения социально-экономических задач, но надо понимать области их эффективного применения. Они ограничены. Вот такой ответ, если кратко. С уважением.