У роботі досліджено сучасний інструментарій штучного інтелекту (ШІ), призначений для інтелектуаль-ного аналізу даних (Data Mining). Проаналізовано ключові класи алгоритмів, включаючи методи класифікації, кластеризації, регресійного та асоціативного аналізу. Здійснено порівняльну характеристику популярних про-грамних засобів: бібліотек Scikit-learn та TensorFlow, а також автоматизованих платформ RapidMiner та Google AutoML. Визначено критерії вибору оптимальних аналітичних рішень залежно від обсягу даних, необхід-ної точності та рівня технічної підготовки користувача. Результати дослідження підтверджують, що гли-бока інтеграція ШІ у процеси аналітики є критично важливою для виявлення прихованих закономірностей та прийняття управлінських рішень в умовах цифровізації.