Статья посвящена проблеме поддержки принятия управленческого решения о выборе стратегического партнера, деятельность которого была бы эффективной и устойчивой. В ходе исследования на основе результатов работы предприятий отечественной кондитерской отрасли был сформирован датасет, который в последующем был использован для модели глубокого обучения DL-модель «Случайный лес» с целью расчета прогнозных значений чистой прибыли предприятий отрасли. Оценка компаний в целях проведения выбора стратегического партнера с использованием таких моделей, как модель глубокого обучения «Случайный лес» (DL Random Forest), VaR, Z-Альтмана, матрица Гурвица, Fuzzy-алгоритма, в современных условиях имеет большую практическую значимость. Актуальность исследования заключается в том, что в условиях возрастания рыночной неопределенности все чаще используются подходы к обеспечению устойчивого развития организации на основе AI-систем. Научная новизна заключается в том, чтобы в ходе исследования при использовании набора моделей, которые позволили оценить фактическую устойчивость компаний, и на основании рассчитанных прогнозных значений чистой прибыли, а также показателей эффективности ведения бизнеса ROE и ROS принять решение о выборе потенциальных бизнес-партнеров. В ходе исследования разработаны: VaR-модель, позволившая получить оценку финансового риска; модель Z-Альтмана для оценки риска банкротства предприятия. Кроме того, на основе рассчитанных параметров уравнения регрессии сформирована матрица Гурвица, позволившая сделать вывод об устойчивости каждого из предприятий как системы. Применение Fuzzy-алгоритма дало возможность получить решение о выборе предприятия-партнера.