This thesis presents an analysis of the time structure of hadronic showers with a highly granular, hadronic calorimeter prototype (AHCAL) developed by the CALICE collaboration. It is explored on simulated data to what extend hit time measurements on cell-level can improve the energy reconstruction in such a calorimeter. Furthermore, a neural network setup for the energy reconstruction in the AHCAL is developed, using the shower profile of hadronic showers to enhance the energy resolution.In dieser Arbeit wird die Zeitstruktur von hadronischen Teilchenschauern in einem von der CALICE Kollaboration entwickelten, hochgranularen, hadronischen Kalorimeter Prototypen (AHCAL) analysiert. Anhand simulierter Daten wird die Möglichkeit untersucht diese Zeitinformationen für eine verbesserte Energierekonstruktion zu benutzen. Zusätzlich wird ein Ansatz zur Energierekonstruktion im AHCAL auf Basis eines neuronalen Netzwerkes entwickelt
