采购是一种商业过程，通过采购，企业可以获得原材料、服务及必须运作资源来制造产品或完成服务。对于大多数基于网络经济的制造业的成功，采购起到关键作用。采购过程优化的任何改进都将提高企业的核心竞争力。 许多企业开始采用基于互联网技术的电子采购（E-Procurement）解决方案和策略，并且实行有计划的尝试使间接原材料购买流程自动化和简化基本采购流程。优秀的供应商的选择使得企业做出有效的采购决策，这是任何一个电子采购系统主要组成部分之一。作者首先根据核心竞争力和合作伙伴关系理论，将电子采购与传统采购进行比较，说明电子采购技术提供的潜能对于企业有实际的和可测量的效益，它可以降低购买价格，加快运行周期，减少企业管理费用及更好的控制。依据供应链原理，系统工程和决策学理论，作者建造了一个有效的业务模式。提出一个实用的电子采购系统的功能模块和解决方案。并且，采用当前流行的B/S模式，用ASP技术和Access数据库实现了电子采购系统的大部分在线模块。在论文的后半部分，列出了一些供应商的选择方法。将采购理论应用到实现供应商的选择决策过程，供应商的选择不再仅取决于最低的价格，还要考虑供应商的创新技术能力，客户服务能力等其他因素，并提出了一个针对合作型企业的评价供应商的指标体系。然后，作者将人工神经网络的Levenberg-Marquardt算法应用于最优供应商的选择与评价过程中，并用MATLAB实现，结果表明这种方法是有效的。采购研究在国外是研究的热点，而我国在此领域的研究却很欠缺。很多企业对此缺少必要的认识与重视。本课题试图引导传统企业对于电子采购系统的认识，提供意义深远的观点即电子采购的应用可以帮助传统企业获得竞争优势，对传统企业的e化有深远影响，帮助加快企业发展步伐，与国际化接轨。因此本文的研究工作具有十分重要的现实意义。