In this work, effects of arcstud welding parameters on ultimate tensile strength of AISI 304 austeniticstainless steels welded arc stud welding method were investigated using neural networkapproach. It was observed that optimum model architecture is 5-6-1 ratio forthis study. A mathematical formulation was derived to estimate the ultimatetensile strength of these joints and experimental results were compared withtest results. Mathematical formula is presented in explicit form. The proposedmodel shows good agreement with experimental results and can be used to predictthe ultimate tensile strength of these joints. R and R2 values oftraining and test sets are higher 0.95 and 0.93, and 0.90 and 0.87,respectively. Percentage error value for test set is not exceeded 13%., Buçalışmada, ark saplama kaynak yöntemiyle birleştirilen 304 östenitik paslanmazçeliklerin çekme dayanımına ark saplama kaynak parametrelerinin etkisi yapaysinir ağları modeli kullanılarak araştırılmıştır. Bu çalışma için optimum modelyapısının 5-6-1 olduğu gözlenmiştir. Birleştirmelerin çekme dayanımınıhesaplamak için bir matematik Formülasyon önerilmiş ve deneysel ve testsonuçları karşılaştırılmıştır. Formülasyon açıkça verilmiş ve önerilen modelile uyum içerisinde olduğu belirlenmiş ayrıca birleştirmelerin çekme dayanımınıtahmin etmede kullanabileceği kanaatine varılmıştır. Eğitim ve test setlerininR ve R2 değerleri 0,95, 0,93 0,90 ve 0,87 olarak bulunmuştur. Test setinin hatadeğeri %13’ün altında olduğu görülmüştür.