Наибольшее влияние на разрушительный потенциал природных катаклизмов оказывает погода, изменяющаяся вследствие глобального потепления. Поэтому представление оперативных прогнозов с различной заблаговременностью с указанием вероятных рисков возникновения происшествий (чрезвычайных ситуаций) является одной из основных задач современных центров управления в кризисных ситуациях территориальных органов субъектов Российской Федерации. В связи с этим авторами работы определена цель исследования – разработка прогнозной модели управления рисками при помощи мощнейшего технологического инструмента искусственных нейронных сетей. Для достижения поставленной цели был предложен математический алгоритм работы нейронных сетей с обратным распространением ошибки, реализуемый специальным программным продуктом. С использованием подготовленной учебной выборки метеорологических наблюдений была проведена симуляция работы искусственных нейронных сетей на предмет прогнозирования опасных погодных явлений и вероятности ливневых дождей. Анализ полученных результатов позволил установить допустимую величину относительной и абсолютной погрешности.