提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络工业经济运行指标的预测方法，用遗传算法来优化BP神经网络各连接层的权值和阈值，用训练好的BP神经网络模型来预测工业经济运行指标以求得最优解。以工业经济运行指标工业总产值为例，将该遗传BP神经网络模型应用到工业总产值和工业用电量的预测中，并与BP神经网络预测模型进行了对比。由结果可知，该模型对工业经济运行指标趋势的判断和预测更加准确，可为宏观决策提供可靠的依据，促进工业经济能够健康可持续发展。