В работе рассматривается актуальный вопрос развития новых видов систем поддержки принятия решений для различных категорий управленческого персонала. Существенной характеристикой таких систем является их распределенная структура, которая позволяет строить информационные системы нового поколения в виде многоагентных систем, систем интернета вещей или туманной вычислительной архитектуры. В таких условиях структурным элементам и алгоритмам коммуникации, используемым в параллельных моделях динамики искусственных нейронных сетей, могут быть поставлены в прямое соответствие определенные элементы вычислительных инфраструктур (например, нейроны – агенты). Модели динамики искусственных нейронных сетей обладают огромным потенциалом при решении самых разных задач. Поэтому в рамках данной работы ставится задача критического анализа проблемы интеграции искусственных нейронных сетей и систем поддержки принятия решений на основе актуальной научной литературы. Для решения этой задачи была выбрана методология исследований Design Science Research Methodology (DSRM), которая определяет основные требования к стратегии систематического сбора и анализа актуальной научной литературы, а также к формам получаемых результатов. В соответствии с этой методологией была определена стратегия поиска литературы, проведен сбор и анализ научных публикаций, выделены критерии сравнения различных решений. По итогам анализа были определены наиболее значимые результаты, открытые проблемы и перспективные направления фундаментальных и прикладных исследований. Была выявлена устойчивая тенденция к построению систем поддержки принятия решений на основе интегрированных нейросетевых подходов, что является практически возможным и экономически целесообразным, поскольку позволяет получать распределенные и обучаемые системы поддержки принятия решений, устойчивые во времени и умеющие адаптироваться к изменчивому корпоративному ИТ-ландшафту.