Предметом исследования является процесс формирования параметров изменяемого пользовательского интерфейса. Авторы рассматривают возможность применения методов нейронных сетей для обработки характеристик и классификации категорий пользовательских интерфейсов. Для решения исследуемой задачи моделируется структура искусственной нейронной сети на основе многослойного персептрона, приводится подготовка обучающего набора данных и использование данного набора для обучения моделируемой нейронной сети. На основе полученных параметров нейронной сети построена и проанализирована математическая модель для решения рассматриваемой задачи, проведено исследование результирующих данных при различных наборах входных данных, которые не использовались при обучении сети. Для формирования обучающего набора данных, моделирования и обучения нейронной сети применяется система MATLAB компании MathWorks и пакет расширения Neural Network Toolbox, который позволяет строить нейронную сеть, подходящую для решения поставленных задач. Проведенное исследование показало, что задача классификации параметров интерфейса пользователей по набору входных характеристик может быть адекватно решена с помощью нейронной сети прямого распространения на основе многослойного персептрона. Важнейшими моментами при использовании данного решения являются выбор архитектуры создаваемой нейронной сети и подготовка обучающего набора данных для построения нейронной сети.