Для снижения рисков и стоимости владения техникой для лизингодателя, особенно в послегарантийный период, необходимы разработка и внедрение новой и автоматизированной системы для сервисного сопровождения техники. В статье представлены анализ и возможности использования счетчиков-индикаторов и технологий нейронных сетей для on-line-контроля технического состояния энергонасыщенных тракторов. Представлен пример использования калькулятора нейросетей, который позволяет выявить неисправности в трансмиссии, а также повысить контролепригодность и объективность оценки текущего технического состояния тракторов, находящихся в лизинге. Счётчики-индикаторы являются встроенными средствами экспресс-диагностирования, и их использование позволяет свести к минимуму подготовительные операции по определению технического состояния, осуществить визуализацию и подсчёт параметров для контроля технического состояния отдельных узлов и агрегатов, повысить эксплуатационную надёжность техники, находящейся в лизинге. Использование технологии нейронных сетей при техническом диагностировании техники позволит обобщить опыт диагностов и сервисных служб (экспертов) для локализации неисправности и дать возможность специалистам с малым опытом работы проводить оценку технического состояния и определять объём необходимой работы для устранения неисправностей, тем самым снизить время и стоимость ремонта./Reducing the risks and the equipment ownership costs for the lessor, especially in the post-warranty period, requires developing and implementing a new automated system for equipment maintenance. The article presents an analysis and off ers possibilities of using indicator counters and neural network technologies to monitor the technical condition of energy-rich tractors online. The authors give an example of using a neural network calculator to identify malfunctions in the transmission line and increase the controllability and objectivity of assessing the current technical condition of tractors under the lease. Counters-indicators are built-in express diagnostic tools. Their use helps minimize preparatory operations to determine the technical condition, visualize and analyze parameters for monitoring the technical condition of individual components and units, and increase the operational reliability of equipment under the lease. The use of neural network technology in the technical diagnostics of equipment will generalize the experience of diagnosticians and service experts for fault localization and enable specialists with little experience to assess the technical condition and determine the amount of work needed to eliminate malfunctions, thereby reducing the time and cost of repairs.