Cette thèse se compose de deux parties : la première expose et compare les différentes méthodes quantitatives d'aide à la décision utilisées dans diverses situations. La deuxième étudie et analyse l'indice du marché boursier d'Egypte - marché considéré comme inefficient parmi les marchés boursiers internationaux. En conséquence, nous précisons qu'il est très difficile d'utiliser les méthodes traditionnelles pour prévoir la tendance de l'indice de ce marché boursier (Bourse du Caire et d'Alexandrie : CASE). Pour cela nous avons appliqué la méthode ARIMA de Box-Jenkins (moyenne mobile intégrée auto-régressive) et la méthode ANN (Réseaux de Neurones Artificiels) à un échantillon d'indices du marché boursier (CASE) collecté entre 1992 et 2005, soit 3311 observations d'une série chronologique. Les résultats obtenus ont montré que la méthode traditionnelle de prédiction ARIMA ne permet pas de prévoir l'indice du marché boursier de CASE, alors que la méthode ANN est capable de suivre la tendance réelle de l'indice. Ces conclusions ont été confirmées par les deux critères de calcul du pourcentage d'erreur sur la moyenne absolue (MAPE) et de l'erreur sur la moyenne quadratique (MSE). Donc, les réseaux neuronaux pour la prédiction hebdomadaire des marchés boursiers financiers étant efficaces, l'investisseur individuel pourrait tirer profit de l'utilisation de cette méthode de prédiction pour ses propres décisions financières.