У статті розглянуто розробку системи прогнозування пішоходного трафіку в міських зонах на основі нейронних мереж та геопросторових даних. Запропоновано підхід до створення моделі, яка інтегрує дані з геоінформаційних систем (ГІС), сенсорів, камер спостереження та відкритих джерел для аналізу та передбачення пішоходних потоків. Описано принципи побудови нейронної мережі, технічні аспекти обробки геопросторових даних та їх застосування для оптимізації міського планування. Проаналізовано переваги використання такої системи для зменшення заторів, підвищення безпеки пішоходів та ефективного управління міською інфраструктурою, а також розглянуто виклики, пов’язані з обробкою великих обсягів даних та забезпеченням їхньої конфіденційності.