Рассмотрена и исследована возможность применения нейронных сетей при решении задачи прогнозирования временных рядов. Для этого было осуществлено обучение нейронной сети для различных рядов с предварительным подбором оптимального набора гиперпараметров. Проведён сравнительный анализ полученной нейросетевой прогностической модели c линейной регрессией и авторегрессией, построенными методом наименьших квадратов. Выявлены условия, влияющие на точность и устойчивость результатов нейронной сети.