Нейросеть это функция, которая на входной вектор выдает выходной вектор.
Использовать ее нужно буквально как обучал, на вход подаешь данные того же типа, что были во входных векторах обучающей выборки, а на выходе ожидай тот же тип данных, что были как выходные данные в той же выборке.
Внимание, с входными данными в твоем приложении калькуляторе нужно делать то же самое, что ты делал с данными, подаваемыми когда формировал обучающую выборку, например нормализация, с теми же параметрами и тем же алгоритмом что были в использованы в подготовке обучающей выборки (или когда ее данные подсовываются на вход сети). Так как ты как то собирал обучающие данные, этот код и нужно использовать.
Так же нужно подготовить и сконвертировать сохраненную сеть к формату, используемому конечным приложением. Очень часто обучают сетку на питоне а используют к примеру на javascript или c++, вот
пример
p.s. после обучения сетки нужно оценить ее параметры, прогнать ее на тестовой выборке (данные, которых не было в обучающей выборке), так же в процессе обучения необходимо собирать различные метрики, оценивать скорость с которой меняются результаты прохождения тестовой выборки, чтобы выявить момент, когда сеть станет переобучаться
