In Viet Nam, the weather radar system has been put into operation and used to monitor and forecast rainfall since the 2000s across the country. Rainfall estimated from radar reflectivity by empirical formulas has been applied by many authors to many different regions, but the results obtained are limited due to the experimental formula with simple coefficients, does not reflect well the nonlinear relationship between these two quantities. This paper presents the use of artificial neural network model to find the relationship between rainfall rate and radar reflectivity and compares it with the method using the empirical formulas. The obtained results show the better applicability of this method compared to the method using the empirical formula.Tại Việt Nam, hệ thống radar thời tiết đã được đưa vào khai thác và sử dụng để theo dõi và dự báo mưa lớn gây lũ lụt, lũ quét từ những năm 2000 trên toàn quốc. Lượng mưa ước lượng từ độ phản hồi radar bằng các công thức thực nghiệm đã được nhiều tác giả áp dụng tính cho rất nhiều vùng khác nhau, tuy nhiên kết quả nhận được còn hạn chế do công thức thực nghiệm với các hệ số đơn giản chưa phản ánh được mối tương quan phi tuyến giữa 2 đại lượng này. Bài báo trình bày việc sử dụng mô hình mạng nơ-ron nhân tạo ANN để tìm mối quan hệ giữa lượng mưa và độ phản hồi radar và so sánh với phương pháp sử dụng công thức thực nghiệm. Kết quả đạt được cho thấy khả năng ứng dụng tốt của phương pháp này so với phương pháp sử dụng công thức thực nghiệm.