В условиях разобщенности мест выполнения производственных задач транспортных и технологических машин и их специализированных мест технического обслуживания и ремонта более актуальной становиться система обслуживания по фактическому техническому состоянию. В этом случае должны решаться вопросы по снабжению производств на местах эффективными и недорогими средствами идентификации технического состояния узлов и механизмов этих машин. Система технического обслуживания транспортных и технологических машин по техническому состоянию предъявляет более высокие требования к диагностированию. Особенным моментов в этой связи становится исследование прогрессирующего отказа и наиболее оптимальный момент осуществления технического воздействия для его устранения и возврат системы в номинальное состояние. Применение нейронных сетей позволит значительно сократить время подготовки специалистов по диагностированию различных узлов и механизмов транспортных и технологических машин за счет снижения требований к их квалификации. Аппаратный комплекс на основе нейронной сети позволит оптимизировать сбор и накопление статистической информации по индивидуальным машинам, что позволит прогнозировать их техническое состояние в зависимости от сложности различных производственных задач. В качестве опережения исследования приведенного в данной статье, развитие применения нейронных сетей в области диагностирования транспортных и технологических машин позволит создавать компактные с низкой себестоимостью устройства и аппаратные комплексы в режиме постоянного времени осуществляющих контроль технического состояния отдельных узлов и механизмов агрегатов по уровню качества информации не уступающие работе квалифицированного специалиста по диагностированию.