En este estudio, intentamos examinar si los errores de pronóstico obtenidos por los modelos de ANN afectan la aparición de crisis financieras. Además, tratamos de investigar cuánto se reflejan la información asimétrica y los errores de pronóstico en los valores de salida. En nuestro estudio, utilizamos el tipo de cambio de USD/TRY (USD), el Índice Borsa Istanbul 100 (BIST) y el precio del oro (GP) como nuestras variables de salida de nuestros modelos de Redes Neuronales Artificiales (ANN). Observamos que el modelo de ANN predicho tiene una fuerte capacidad explicativa para las crisis de 2001 y 2008. Nuestros cálculos de algunas medidas de simetría, como el error porcentual absoluto medio (MAPE), el error porcentual absoluto medio simétrico (sMAPE) y la entropía de Shannon (SE), demuestran claramente el grado de información asimétrica y el deterioro del sistema financiero antes, durante y después de la crisis financiera. Encontramos que la información asimétrica antes de la crisis es mayor en comparación con otros períodos. Esta situación puede interpretarse como señales de advertencia temprana antes de las crisis potenciales. Esta evidencia parece favorecer una visión de información asimétrica de las crisis financieras.