本发明提供一种基于神经元尖峰序列数据的神经元网络推断方法及系统，该方法包括以下步骤：获取研究对象的神经元尖峰序列数据；基于多维霍克斯过程构建各神经元的尖峰序列数据的似然函数并进行参数估计；基于各神经元的尖峰序列数据的似然函数，使用似然比推断每对神经元之间的格兰杰因果关系；使用格兰杰因果关系统计量对每一对神经元的格兰杰因果关系进行假设检验进行多重假设检验，将通过多重假设检验的格兰杰因果关系相应的神经元对判定为存在连接，进而得到该研究对象的神经元网络。本发明能够推断出准确的神经元网络，为临床诊断和治疗提供理论依据。