Розглянуто проблематику прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів, поданих у вигляді часових рядів, що можуть собою описувати динаміку процесів як у технічних, так і в економічних системах. Детально описано загальну методику аналізу таких даних і побудови відповідних математичних моделей на базі авторегресійних моделей та рекурентних нейронних мереж. Методику застосовано на практичних прикладах-виконано порівняльний аналіз моделей прогнозування кількості каналів обслуговування абонентів стільникового зв'язку для конкретної базової станції, виявлено переваги та недоліки кожного з методів. Сформульовано необхідність удосконалення існуючої методики та розробленні нового підходу.