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Große flexible Moleküle, wie z.B. Proteine, Kohlenhydrate und andere Naturstoffe besitzen viele Freiheitsgrade und es ist in der Regel schwierig, die stabilsten und damit biochemisch wichtigen Konformationen und deren Umwandlungspfade zu finden. Ein sehr häufig verwendetes Verfahren um die Konformationsräume solcher molekularen Systeme theoretisch zu untersuchen ist die Moleküldynamik (MD). Nachteil dieses Verfahrens ist, dass eine grosse Menge Daten erzeugt wird, die hochredundant und multidimensional sind. In der vorliegenden Arbeit wird zum ersten Mal der Ansatz verfolgt, diese Daten mithilfe eines künstlichen, neuronalen Netzes vom Kohonen-Typ (welches der Hirnfunktion des visuellen Kortex ähnelt) zu untersuchen. Dabei werden zweidimensionale Karten der Konformationshyperfläche des Systems erhalten, die ähnlich wie topologische Landkarten, konformative Minima und deren Verbindungswege visuell anschaulich zeigen. Die räumliche Struktur beeinflusst auch wichtige Moleküleigenschaften, wie z.B. die Aromatizität in cyclisch konjugierten Ringen (Annulenen). 1964 hatte der theoretische Chemiker E. Heilbronner vorhergesagt, dass Annulene, die in sich um 180° verdrillt sind, d.h. eine Möbius-Topologie besitzen mit 4n Elektronen aromatisch sind und damit gegen die Hückel-(4n+2)-Regel verstoßen. Trotz zahlreicher Versuche konnte bis vor kurzem kein experimenteller Nachweis für diese Hypothese gefunden werden. Größere Annulen-Ringe besitzen sehr viele mögliche Konformationen und Konfigurationen (z.B. [30]Annulen : 17920860). Um die Möbius-Nadeln im „Annulen-Heuhaufen" zu finden wurde ein Programm entwickelt, welches automatisch Isomere der Annulene generiert und auf Möbius-Topologie und Aromatizität untersucht. Unter einigen Annulenen wurden in der Tat stabile Möbius-Isomere gefunden, die möglicherweise interessante Syntheseziele darstellen. Der Arbeit liegt eine DVD mit Programmen und Beispieldaten bei. Diese ist auf Anfrage auch beim Autor erhältlich. Large and flexible molecules, like proteins, carbohydrates and other natural products exhibit numerous degrees of freedom. It is generally quite difficult to find the most stable, and biochemically most active conformations and their paths of interconversion. Application of Molecular Dynamics (MD) has been established as one of the most important theoretical techniques to study the conformational space of these molecular systems. The sheer amount of highly redundant and multidimensional data produced by MD calculations constitutes a key problem of this method. This thesis will present the first application of artificial neural networks of the Kohonen type (which closely resemble the organization of the visual cortex) to investigate this wealth of data. Thus, two-dimensional representations of the conformational hypersurface are obtained, which, like topological maps, visualize conformational minima and interconversion pathways in an intuitive way. The three-dimensional molecular structure also influences important molecular properties, such as the aromaticity in cyclic, conjugated rings (annulenes). 1964 the theoretical chemist E. Heilbronner suggested that annulenes, which are twisted in themselves by 180° in a Möbius topology, should be aromatic with 4n electrons, thus, breaking the Hückel (4n+2)-rule. Despite of numerous attempts, until very recently no experimental proof of this hypothesis was found. For large annulenes, a numerous conformations and configurations exist (e.g. [30]annulene). To find the "Möbius needles" in the "annulene haystack" an algorithm was developed and implemented in a program which automatically generates isomers and analyses them for Möbius topology and aromaticity. Indeed, several stable Möbius isomers have been discovered which can be considered as interesting synthetic targets.