В статье рассматривается способ прогнозирования курса валют. Инструментом прогнозирования выступают искусственные нейронные сети. В качестве валюты для численной апробации предложенного подхода выбран стоимость нефти в долларах, доллара США (стоимость в рублях и в тенге) как самая распространённая валюта в мире. Данные будут обработаны с 2000 по 2019 годы. В ходе исследования показатели общего курса валют были идентифицированы друг с другом по дням. При определении курса доллара с использованием однослойной нейронной сети был использован алгоритм Adeline и обобщенное правило дельты. На основе алгоритма прогнозирования программный код записан на языке Python. Все полученные результаты представлены в виде графика. Доказано, что качество обучения нейронной сети может быть использовано для дальнейшего прогнозирования динамики валютного курса.