기계번역 프로그램은 의사소통을 빠르고 편리하게 수행하는 역할을 한다. 사람처럼 문장을 인식해서 번역하는 장점이 있는 신경망 번역(NMT) 프로그램을 활용하여 무역서신에 활용가능성을 살펴보았다. 신경망 번역(NMT) 프로그램인 구글 번역기과 네이버 파파고를 활용하여 무역서신 번역을 하였다. 번역결과를 평가하기 위해 기계번역의 오류유형 분류인 정확성(Accuracy), 가독성(Fluency), 통사구조(Syntax), 오탈자(Typo)를 기준으로 하였다. 연구결과 양사의 프로그램은 상당부문의 문장에서 무역서신이 요구하는 통지력(정확성)을 갖추지 못하였다. 따라서 무역실무 관련 전문용어에 대한 말뭉치의 DB화가 되어야 하며, 말뭉치 DB가 전문번역프로그램과연동될 때 무역서한 작성기능 및 신속함이 요구되는 전자무역에 활용할 수 있다. 특히 한국어, 영어, 중국어, 일본어 4개국으로 된 무역용어의 DB화도 구현할 필요성이 있다. 무역서신 작성의 편리함을 확보하기 위해 보다 많은 서신자료의 확보가 요구되며, 번역결과에 대한 객관적인 평가 기준에 대한 연구가 필요하다. 향후 기계번역을 활용한 무역서신작성의 비교 자료로 활용될 것으로보인다.