На основі алгоритмів машинного навчання запропоновано метод прогнозування ризиків на європейських енергетичних ринках. Робота спрямована на розробку інтелектуальних систем управління ризиками, які використовують передові технології штучного інтелекту для оцінки та мінімізації потенційних загроз. Використовуючи історичні дані та актуальні тренди ринку, представлено комплексний підхід до визначення цінової волатильності ризикованих зон на енергетичних ринках. Дослідження демонструє, як штучний інтелект може підвищити ефективність рішень, прийнятих керівниками на енергетичних ринках та забезпечити більш стійке управління ресурсами в умовах зростаючої невизначеності. Результати показують, що використання комплексних алгоритмів машинного навчання та аналізу даних може значно підвищити точність прогнозування ризиків і сприяти прийняттю обґрунтованих управлінських рішень.