神经网络控制适合应用在以下情况下：
非线性系统控制：神经网络控制可以处理非线性系统，因为神经网络本身就是一种非线性函数逼近器，能够更好地适应非线性系统的复杂特征。复杂系统建模和控制：对于那些难以建立精确数学模型的复杂系统，神经网络可以通过学习数据来进行模型建立和控制，例如在金融市场预测、气候系统建模等领域有着广泛的应用。多变量系统控制：神经网络可以处理多输入多输出的系统，能够更好地解决多变量系统的控制问题。非平稳系统控制：神经网络控制对于那些具有非线性、时变特性的系统有着良好的适应性，可以更好地处理系统参数随时间变化的情况。数据驱动的控制：神经网络控制可以通过学习大量的数据来实现控制，对于那些难以建立精确模型的系统有着独特的优势。在实际应用中，管理者可以考虑采用神经网络控制来处理复杂的非线性系统、多变量系统或者数据驱动的控制问题。同时，需要注意神经网络控制的建模和训练过程需要大量的数据支持，同时对神经网络结构的选择和参数的调整需要一定的专业知识和经验。因此，在实际应用中，可以考虑寻求专业的技术支持或者与相关领域的专家进行合作，以确保神经网络控制的有效实施。