Neoj4作为图形数据库的开源公司，其理念就是摆脱原先不灵活的静态的数据“表”，neoj4借助网络储存数据并通过自身的引擎构建出一张网状的图，这个网状结构由一个个结点组成，连接这些结点的是一条条具有逻辑意义的线，这是使其能将数据之间建立联系的关键，借助这些逻辑关系能够赋予数据更加具体和实际的意义。图形数据库每个数据都相连着大量的节点，这使得使用者在想要查找数据时能够更加具体精确。图形数据库中数据与数据之间的关系往往是以从属、依据等等这类简单直白的逻辑互相连接的，而图形数据库最大优势在于能够通过这类最单但样本量庞大的逻辑关系对新获取的数据进行有效地处理，不仅能分析每一个新录入的数据还能将其变为样本作为之后的参考。图形数据库通过之前大量存储数据推导出的结果从而对一个企业的几项指标进行推演，最终分析出这家企业的未来发展前景。
图形数据库根本上优于常规的关系数据库的主要原因是其处理信息的方式更类似于人类的思考方式，对于人脑而言一个单一的名词本身是没有任何意义的，这对于计算机来说也是一样。人类思考事情的方式是通过常识以及以获取的信息就行合理地推断从而看清一个词或是一句话背后本质的意思，图形数据库的逻辑关联就是人类帮助计算机进行推断的过程，让计算机知道，当你接受到一个数据时应该将它与什么联系在一起从而展开推断，随着数据库的不断扩充，逻辑不断地变得复杂，最终使电脑具备人脑的判断能力也就是AI人工智能。在计算机真正变为人工智能之前，仍然需要人类不断写入自己的思维逻辑并且还需要用大量的数据训练改良AI模型，就如同人类从婴儿开始学习一样，从模仿成人所做所说的再结合自己的经验最终形成自己的一套思维体系。
目前在国外运用图形数据库的企业越来越多，涉及领域也极广从投资银行到快销零售业，可以说图形数据库是极具泛用性的。以UBS与Neo4j为例，UBS借助图形数据库能够十分详细地追踪查询每一笔交易，这使得银行的每一笔交易数据都变得透明化，从而帮助银行能够及时发现错误最大限度地减少损失。
Neo4j与Transparency-one的合作，Neo4j通过图模型将产业供应链的关系变得更为可视化，且能实时追踪到产业链上的任何一个环节确保了所有产品和供货商的可追溯性，从而满足transparency-one数据透明度这一需求，不仅如此，借助neo4j的图形数据库，用户搜索的每一个关键词都能关联到这个关键词的上下游乃至整条产业，这使得transparency-one的搜索系统更加完备。
Neo4j与DZD在医药领域的合作，借助neo4j的图数据库技术，DZD开发了一个DZDconnect的平台，使研究的科学家们可以在平台上随时获得或是上传测量的数据信息并，使科学家们能够平行研究而不用浪费时间在反复提出相同的问题或是重复测试，这从一定程度上加快了医药研发的速度也节约了成本
目前Neo4j已经与许多国外各个行业的大型企业进行了合作，收效十分可观。每家公司乃至个人都可以在Neo4j按照自己所处的领域设计自己的图数据库，在Neo4j官网上称为“sandbox”，在这个沙河中用户只需要在代码栏中用cypher语言写入想要记录的数据以及每个节点上数据与数据的关系，neo4j就会自动生成网状图，之后也可以随时查询任何一个数据以及与它相关的其他数据。
而反观国内，大部分企业依旧在使用可视化软件例如tableau甚至一些基础数据库，并不是说这类数据库不能用，而是在处理多对多关系时图形数据库的绝对优势。目前使用了图形数据库的主要是反欺诈行业，反欺诈只是图形数据库的一小部分作用，主要利用了其数据追踪以及结合之前被欺诈人的数据进行预判这两种能力。而这两种能力对于目前大部分行业可以说都是有用的，对于大多数行业来说供应链必然是一个产业当中的核心，而图形数据库最大的优势就在于展现出供应链表面数据下真实的状态，而借助图形数据库，只要有足够量的数据标本并且训练模型、不断更改模型，使模型更符合场景所需要用到的思维方式，已实现模型可以渐渐自主判断，最终彻底将这项复杂的任务交由计算机完成，但这些的前提是场景需求。随着图形数据库的发展，许多平时难以判断的事物例如一个行业内企业的好坏或是预测未来哪些行业值得投资等等都会被这样一个存储着大量数据且还拥有强大分析能力的图形数据库解决。
