Nghiên cứu ứng dụng mạng nơron nhân tạo để xây dựng mô hình dự báo nồng độ SO2 cực đại ngày. Kết quả cho thấy độ tin cậy của mô hình là tương đối khả quan, giá trị nRMSE của các mô hình nằm trong khoảng từ 38,5% đến 11,7% ngay cả với giả thiết khi thông số khí tượng bị khuyết thiếu. Diễn biến nồng độ SO2 dự báo khá tương quan với diễn biến thực tế đo được tại trạm quan trắc. Điều này cho thấy mạng nơron nhân tạo là công cụ triển vọng để xây dựng mô hình dự báo thống kê chất lượng không khí.The article studies the application of artificial neural networks to build the maximum daily SO2 concentration model. The results show that the reliability of the model is relatively positive, the nRMSE value of the models ranges from 38.5% to 11.7% even with the assumption that the meteorological parameters are missing. The forecast of SO2 concentration is quite correlated with the actual developments measured at the monitoring station. This shows that the artificial neural network is a promising tool for building air quality forecasting models.