1，模糊分析:
傳統的數學或統計方法是建立在精確的假設基礎上的，但在自然科學、社會科學和工程技術中存在許多模糊性或不確定性。人類的認知模式、思維模式甚至推理邏輯也涉及到很多不確定性。
因此，傳統的方法無法解決這類不確定性問題，而模糊數學將數學的應用範圍從精確拓展到模糊現象領域，提出了隸屬函數理論，在很大程度上確定了事物屬於概念或不屬於概念，因此描述模糊問題比精確數學更合理。
同樣，企業的信用等級也是壹個模糊問題。很難用精確數學中“是”或“否”的概念來判斷其信用狀況。因此，運用模糊分析法對信用狀況進行綜合評價更為科學。
2、綜合評價法:
綜合評價法是對受各種因素影響的事物或現象進行總的評價，即根據給定的條件給每個對象壹個實數，通過總分法或加權平均等其他計算方法得到壹個綜合得分，然後據此評價其優先級。
從信用評級本身的性質來看，企業信用評級是壹個不確定、模糊的問題。因此，綜合評價法的發展趨勢足以將模糊理論結合到企業信用評級中，從而使評級結果更加科學準確。
3、人工神經網絡方法:
所謂人工神經網絡，是基於模仿生物大腦結構和功能的信息處理系統或計算機，簡稱神經網絡。人工神經網絡的基本框架是模仿生物神經細胞，分為輸入層、隱含層和輸出層。
每壹層顏色包括幾個代表處理單元的點。輸入層的節點負責接收不同於人腦輸入的外部信息。人工神經網絡接收的輸入信息是各種變量的量化信息，壹個輸入變量對應壹個輸入節點。
隱藏層中的節點負責處理從輸入層傳輸來的信息，並將其轉換為要傳輸到輸出層的中間結果。輸出層的節點將隱藏層的信息與閾值進行比較，得到系統的最終結果並輸出。
二、信用等級分類:
目前，企業信用評級的分類流行三級和十級信用評級標準，得到大多數銀行和評級機構的認可。在西方國家，公司信用評級分為AAA、AA和A，而其他則分為3A、3B和3C，以指導投資者的行為。
我國企業信用評價和評級工作始於20世紀80年代。壹般企業只分三個檔次。有的地方用國外的代表，即AAA、AA、A級，有的地方用中國的代表，稱為壹、二、三級企業。不同的信用等級，企業在市場上籌集資金和獲得銀行貸款的難度和條件有很大差異。
擴展數據:
企業信用等級的評定過程:
1.評級團隊將三級審核後的信用評級報告和工作底稿提交給信用評級機構內部信用評審委員會；
2.內部信貸審查委員會應召開審查會議。評審會將聽取評估師的介紹，對信用評級報告和工作底稿進行討論、質詢和評審，並對信用評級報告的修改提出意見；信用評價委員會根據信用評級方法和評級限制條件決定評級對象的信用等級；
3、評級小組根據信用評估委員會決定的信用等級和評估意見，修改信用評級報告；
4.評級結果須經三分之二以上的參與評審委員會成員同意方為有效。
百度百科-企業信用評級
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