Оценка перспективности использования клонов гибридных пород древесины является одной из актуальных задач для повышения эффективности плантационного лесовыращивания. Одним из перспективных путей решения данной задачи является применение искусственных нейронных сетей (ИНС). Yfcnjzofz научная работа является одной из немногих, где применяется ИНС для решения подобных задач в лесном хозяйстве. Для обучения нейронных сетей и определения перспективности использования клонов гибридных пород древесины для плантационного лесовыращивания были взяты биометрические данные клонов гибридной осины 2018 г. В ходе выполнения работы были построены две ИНС, где архитектура первой сети включает входной слой из 3 нейронов, 1 скрытый слой с 6 нейронами и выходной слой из 1 нейрона; архитектура второй сети включает в себя входной слой из 3 нейронов, 2 скрытых слоя по 6 нейронов и выходной слой из 1 нейрона, в которые были загружены нормализованные исходные биометрические данные для обучения определения перспективности использования клонов гибридных пород древесины для плантационного лесовыращивания. По результатам данного исследования была составлена сравнительная характеристика точности ИНС 1 и ИНС 2, которая показала, что ИНС 1 более точная, так как её отклонение на 3,49% меньше ИНС 2. Результаты настоящей работы подтвердили перспективность применения ИНС для оценки использования клонов гибридных пород древесины для плантационного лесовыращивания. По оценке расчётной перспективности ИНС 1 для плантационного лесовыращивания были выявлены клоны гибридных пород древесины VTI, ESCH3, ESCH5. Внедрение ИНС в отрасль лесного хозяйства упрощает оценку результатов биометрических показателей древесины, особенно для начинающих специалистов, что обеспечивает последующую точную оценку перспективности пород древесины.