本文在分析了矿井系统各种特点的基础上，构建了较为科学的矿井安全评价指标体系，并将遗传算法运用到人工神经网络中，帮助确定学习网络层之间的连接权值，优化网络拓扑结构设计以获得对矿井安全更精确可靠的评价结果。在二者结合的基础上针对矿井安全评价建立了遗传神经网络矿井安全评价模型，不仅在一定程度上弥补了现有评价方法的不足，同时也能运用其结果为矿井安全管理提供更为科学的决策依据。结合实际数据进行实验验证，研究结果表明：将遗传神经网络运用在矿井安全评价中，可操作性较强，评价结果比较准确可靠，提高了矿井安全评价的科学性和实用性，可以运用在一般煤矿企业的安全评价中。