В статье исследуется применение машинного обучения для прогнозирования временных рядов. Автор описывает преимущества и недостатки использования нейронных сетей для этого, в частности, рассматриваются такие подходы как многослойные перцептроны, рекуррентные, сверточные, трансформирующие нейронные сети. Целью статьи является предоставление обзора возможностей применения машинного обучения для прогнозирования временных рядов./This paper explores the application of machine learning to time series forecasting. The author describes the advantages and disadvantages of using neural networks for this purpose, in particular, such approaches as multilayer perceptrons, recurrent, convolutional, and transforming neural networks are considered. The purpose of the article is to provide an overview of the possibilities of using machine learning to forecast time series.