企业运营评价是对企业现阶段和未来发展的评估，是市场监管部门的监管工具。企业评价结果给银行、投资者等提供了必要的参考信息。现阶段企业评价的方法存在着重财务轻整体发展的问题，研究构建企业运营评价系统具有理论和现实意义。　　本文首先阐述了传统的企业评价方法:平衡计分卡法(BSC)、运营棱柱法以及经济附加值法(EVA)，并对传统评价方法进行了分析与比较，发现大部分传统评价方法注重考核企业经营业绩，没有关注企业的未来发展潜力，无法把影响企业发展的隐含因素纳入到评价指标体系，本文企业运营评价指标的选取摒弃了传统评价指标的片面性，从财务状况、客户满意度、创新发展三个方面选取指标，充分考虑了企业未来发展因素，提出并构建了企业运营评价新的指标体系。其次分析了标准BP神经网络具有收敛速度慢、极易陷入局部极小值的缺点，提出了基于LM算法改进的BP神经网络并构建企业运营评价模型。基于本文提出的新企业运营评价指标体系，用Matlab工具对两种算法进行了实验，验证了LM-BP算法的快速收敛特性，发现了该算法时间和空间效率低的缺点，得出了该算法不适合大量大型企业的运营评价结论。在LM-BP算法模拟评价实验的基础上，提出了改进的人工鱼群算法，对改进人工鱼群算法流程进行了优化，对两种改进算法进行了对比实验，验证了改进人工鱼群算法较其他算法具有快速收敛、空间占用小、结果准确的特性。最后设计并实现了企业运营评价系统，系统包括企业运营评价指标数据处理模块、企业运营评价指标标准化模块、企业运营评价模块　　本文分析了传统企业运营评价存在的问题，构建了新的企业运营评价指标体系，对LM-BP及改进人工鱼群算法进行了对比实验，验证了改进人工鱼群算法的有效性，设计开发实现了评价系统，系统运行有效、可靠。企业经营评价系统，对企业自我评估，监管部门管理，投资人风险管理具有十分重要的现实意义。