شهد الغاز الطبيعي في مصر تطوراً ملحوظاً ممثلاً في زيادة الكمية المستهلكة نتيجة لتطور النشاط الإقتصادي و زيادة النمو السكاني و زيادة الطلب علي الغاز الطبيعي في إنتاج الكهرباء ، لهذا تهدف هذه الدراسة إلي إمكانية تطبيق أسلوبين للتنبؤ بالقيم المستقبلية لاستهلاك الغاز الطبيعي في مصر ، هما منهجية بوكس – جينكنز التي تعتبر من أهم الأساليب القياسية التي أثبتت فعاليتها في مجال التنبؤ وكذلك الشبكات العصبية الإصطناعية التي تهدف في مجملها إلي محاكاة العقل البشري من أجل القيام بعدة مهام منها التنبؤ بالقيم المستقبلية للسلاسل الزمنية ، ومن أجل الوصول إلي الهدف سالف الذكر أخترنا أن تكون عينة الدراسة ممثلة في كمية الاستهلاك السنوي من الغاز الطبيعي في مصر خلال الفترة من 1972 وحتي الفترة 2021 ، و تم استخدام برنامج Eviews في تطبيق منهجية بوكس – جينكنز وبرنامج MATLAP في أسلوب الشبكات العصبية الإصطناعية ، و بتطبيق هذين الأسلوبين توصلنا إلي أن النموذج الأفضل لمنهجية بوكس جينكنز هو نموذج ARIMA(1.1.0) ، حيث أنه الأفضل من بين النماذج الأخري وذلك لأنه لديه أقل قيمة لمعيار اكايكي (Akaike) و معيار شوارز (Schwarz )، وعند المقارنة بين الأسلوبين سالفي الذكر في دقة التنبؤ تبين أن أسلوب الشبكات العصبية الأصطناعية أكثر دقة في التنبؤ من أسلوب بوكس – جينكنز وذلك لأنه تعطي أقل قيمة لكل من متوسط مربع الخطأ (MSE) و الجذر التربيعي لمتوسط مربع الخطأ (RMSE) ومتوسط الخطأ المطلق (MAE) و متوسط الخطا المطلق النسبي (MAPE ) كما أنه يعطي تنبؤات قريبة جداً من القيم الحقيقية