Актуальность работы обусловлена тем, что искусственные нейронные сети, будучи наиболее успешным подходом к решению некоторых задач искусственного интеллекта, предъявляют высокие требования к вычислительным ресурсам. При этом в большинстве случаев именно высокая вычислительная нагрузка оказывается ограничивающим фактором, снижающим на практике функциональность и применимость аппарата искусственных нейронных сетей. Цель работы: повышение эффективности при решении задач искусственного интеллекта с применением искусственных нейронных сетей путём увеличения производительности моделирования за счёт применения высокопараллельных вычислений на графическом адаптере общего назначения. Методы исследования. Теоретические исследования выполнены с использованием теории параллельных вычислений, теории графов, векторной алгебры и методов системного анализа. В ходе экспериментальных исследовании осуществлена апробация программного комплекса системы анализа изображений с использованием предложенных подходов. Результаты. Предложен подход для моделирования нейронных сетей различных архитектур с высокой степенью параллелизма обработки, позволяющий перенести вычисления на графический адаптер общего назначения, заключающийся в группировке связей между нейронами по признаку их параллелизма по времени обработки. Такая группировка позволила заранее определить, какие вычислительные задачи могут выполняться параллельно и какие последовательно, что заметно упростило перенос вычислений на графический адаптер, а также позволило реализовать пакетную обработку, ускоряющую вычисления и на центральном процессоре. Достигнутый коэффициент ускорения обработки за счёт использования параллельных вычислений на графическом адаптере достигает коэффициента отношения его пиковой теоретической производительности к таковой характеристике центрального процессора, что говорит о высокой эффективности предложенного подхода.