Автоматическое установление розничных цен (RRP) представляет собой значимый инструмент в современной экономике, способный существенно оптимизировать процесс ценообразования. В данной статье исследуются ключевые этапы создания и внедрения системы автоматических рекомендаций цен. Основное внимание уделено сбору и анализу данных, использованию методов машинного обучения для моделирования оптимальных ценовых стратегий, а также практическому применению этих моделей в бизнес-процессах. Обсуждаются преимущества такой системы, включая повышение точности установления цен, улучшение адаптивности к изменениям рыночной среды и оптимизацию финансовых показателей компаний. В заключение рассматриваются перспективы дальнейшего развития и применения системы RRP в различных сферах экономики, подчеркивая ее значимость для повышения конкурентоспособности и эффективности бизнеса в условиях быстро меняющегося рынка.