У контексті швидкого розвитку технологій та зростання нестабільності на світових ринках особливо важливим стає питання розробки ефективних методів управління ризиками на українських енергетичних ринках. Сучасні методи управління ризиками включають використання алгоритмів машинного навчання для прогнозування та мінімізації потенційних загроз. Це дослідження спрямовано на впровадження інноваційних технологій машинного навчання та штучного інтелекту для упередження ризиків на енергетичних ринках та вчасного реагування на потенційні стреси. Розглянуто розроблення інтелектуальних систем управління ризиками, які застосовують технології глибокого навчання нейронних мереж для прогнозування ринкових індикаторів. Ці системи забезпечують детальний аналіз великих масивів даних, що відкриває нові перспективи для точного визначення ризикових факторів. У рамках дослідження виконано аналіз історичних даних і оцінено актуальні тренди ринку, що допомогло розробити комплексний підхід до визначення цінової волатильності в ризикованих сегментах ринку. Результати засвідчили, що застосування алгоритмів машинного навчання і методів штучного інтелекту здатні значно підвищити точність прогнозування ризиків та оптимізувати процеси прийняття рішень. Виявлено, що інтелектуальні системи з елементами штучного інтелекту сприяють кращому розумінню ринкових механізмів і допомагають урядовцям, органам регулювання та керівництву енергетичних компаній ухвалювати більш обґрунтовані й ефективні управлінські рішення. Висновки дослідження свідчать про великий потенціал застосування штучного інтелекту та машинного навчання в управлінні ризиками на енергетичних ринках. Використання цих технологій може значно знизити ризики і підвищити стабільність управління ресурсами в умовах непередбачуваності, що є ключовим для забезпечення довгострокового успіху в галузі.