Ngày nay, không chỉ dừng lại ở mức nghiên cứu lý thuyết, các nghiên cứu ứng dụng mạng nơron để giải quyết các bài toán thực tế được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Các ứng dụng mạng nơron ra đời ngày càng nhiều và ngày càng hoàn thiện hơn. Việc ứng dụng mạng nơron để đánh giá cảm quan trong thực phẩm là một vấn đề mới và chưa có nhiều ứng dụng tại Việt Nam. Tuy nhiên phương pháp này khi thực nghiệm chương trình thì tốn nhiều thời gian để huấn luyện và cho ra kết quả dự báo với độ chính xác chưa cao. Từ những vấn đề nêu trên, trong nghiên cứu này tác giả trình bày một cách tiếp cận mới là kết hợp kỹ thuật gom cụm và mạng nơron để đánh giá cảm quan trong thực phẩm. Dữ liệu sẽ được tiến hành gom cụm dùng giải thuật K-Means, tiếp theo huấn luyện dữ liệu trên từng cụm dùng giải thuật lan truyền ngược. Với phương pháp mới này thì kết quả dự báo các chỉ số đánh giá cảm quan trong thực phẩm sẽ chính xác hơn và giảm thời gian huấn luyện., Tóm tắt tiếng anh, The artificial neural network applications have been developed and perfected. The artificial neural network applications have been widely implemented to solve problems in many fields. The use of artificial neural networks in food for sensory evaluation is a new idea in Vietnam. The main challenges for the implementation of using artificial neural networks in food sensory evaluation are time-consuming training progress and low accuracy. This study presents a new approach which combines techniques of clustering and artificial neural network for food sensory evaluation. In this approach, data is categorized by the K-Means clustering algorithm, then clusters of data are trained by using the Backpropagation algorithm. This new approach shortemes the training time and increases the accuracy in food sensory evaluation.