В статье отмечается активный экономический рост в отрасли органического сельского хозяйства за последние 5 лет. Вместе с тем указывается, что внедрение элементов искусственного интеллекта способствует его более эффективному развитию. Наряду с широким потенциалом экологического земледелия указывается возможность формирования предиктивных моделей для подбора оптимальных участков под данный вид производства при использовании моделей машинного обучения. В ходе исследования на основе методов оптимизации были построены модели обучения нейронной сети с учителем (модели множественной линейной регрессии, метод k-средних, модели деревьев решений, метод случайного леса и ряд других). Под метриками качества оценки полученных моделей принимались коэффициент детерминации R2 (т. е. доля дисперсии зависимой переменной, объясняемой входящими в модель признаками); точность модели (для моделей классификации) и альтернативную метрику оценка F1 (Accuracy и F1 Score). В моделях анализировались зависимость использования земель в органическом земледелии от типа агроландшафта; агрохимических показателей почвы (прежде всего наличие радионуклидов, тяжелых металлов и остаточных количеств гербицидов/инсектицидов в почве); удаленность от производственных агрокомплексов, скотомогильников, ТБО; учитывались показатели изотерм и изобар и т.п. В качестве программного решения использовалась среда Jupyter Notebook и облачная среда Google Colab, а также стандартные библиотеки Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy, Tensorflow, Matplotlib и другие. Построены обучающая и тестовая модели на основе множественной модели линейной регрессии в соотношении 70 к 30. В качестве целевой (зависимой) переменной выбрали возможность организации органического сельского хозяйства на конкретном земельном участке. Полученная модель позволяла оценить важность признаков для определения зависимости целевой переменной от входящих, а также дать прогноз по возможности перехода конкретного земельного участка на стандарт ведения органического земледелия. Таким образом нами были оценены 114 земельных участков площадью от 23 до 189 га на территории 13 муниципальных районов Воронежской области (Лискинский, Острогожский, Богучарский, Грибановский, Верхнехавский, Калачеевский, Панинский, Верхнемамонский, Новоусманский, Бутурлиновский, Таловский, Эртильский, Бобровский). Установлено, что пригодными для первичной оценки по стандарту органического производства из них являлись 34 участка без дополнительных условий, еще 27 – с учетом периода конверсии в течение 3 лет. Остальные участки не являлись пригодными для целей ведения органического земледелия.