Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã tìm hiểu về một số mô hình mạng nơ-ron nhân tạo để ứng dụng vào việc nhận dạng chữ số viết tay. Mô hình được lựa chọn là mô hình mạng nơ-ron nhân tạo đa lớp MLP (Multi-Layer Perceptron). Mô hình mạng nơ-ron này là một mô hình không quá phức tạp và phù hợp để ứng dụng vào nhận dạng chữ số viết tay. Bên cạnh đó, mô hình mạng nơ-ron này cũng là một mô hình cơ bản, cho nên việc tìm hiểu mô hình này là nền tảng để nghiên cứu những mô hình mạng nơ-ron khác phức tạp hơn. Các tham số của mô hình như tỷ lệ học, chu kì học, số lớp ẩn, số nơ-ron trên mỗi lớp ẩn được khởi tạo và lần lượt thay đổi để tìm ra bộ thông số tối ưu với mục đích xây dựng một mô hình mạng nơ-ron nhân tạo đa lớp MLP. Sau quá trình huấn luyện và kiểm định, mô hình đã đạt được độ chính xác khá cao (95.40%).