Розглядаються сучасні виклики демографічного розвитку, які вимагають точного прогнозування чисельності населення для ефективного стратегічного планування. У статті представлено опис методів демографічного прогнозування, формалізацію та математичні моделі, такі як лінійна та поліноміальна регресії, а також інші моделі, що можуть бути використані для прогнозування. Розроблено модуль генерації моделей машинного навчання, що автоматизує процес побудови прогнозних моделей на основі історичних демографічних даних. Реалізовано функціонал попередньої обробки даних, включаючи автоматичне заповнення пропущених значень, нормалізацію даних та виявлення аномалій. Проведено вибір та інтеграцію алгоритмів машинного навчання, оцінку якості та оптимізацію моделей, а також забезпечено можливість перенавчання моделей. Розроблено інтерфейс для інтеграції з іншими інформаційними системами.