Trong nghiên cứu này, một mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network hay ANN) đã được đề xuất để dự đoán tải trọng tới hạn của các ống thép hình trụ nhồi bê tông (Concrete-Filled Steel Tube hay CFST). Với mục đích này, một cơ sở dữ liệu thí nghiệm bao gồm 422 bộ dữ liệu đã được xây dựng, tổng hợp từ các tài liệu đã công bố để sử dụng cho việc phát triển và kiểm chứng độ chính xác của mô hình ANN. Các biến trong cơ sở dữ liệu bao gồm các đặc tính hình học của cấu kiện và các đặc tính cơ học của các vật liệu cấu thành chúng, ví dụ như thép và bê tông. Hiệu suất của mô hình ANN được đánh giá bằng tiêu chí thống kê tiêu chuẩn sai số trung bình bậc hai (RMSE). Kết quả cho thấy, mô hình dự đoán số ANN có hiệu năng tốt với giá trị RMSE = 0,017 và 0,023 sử dụng lần lượt dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm chứng.