Описано применение методики обращения радиационных данных на основе искусственных нейронных сетей (ИНС) для метеорологического спутникового зондирования атмосферы. Для повышения эффективности решения обратных задач используется метод главных компонент для профилей температуры и влажности, а также спектров ИК-излучения, что позволяет существенно сократить размерности задач. На основе численных экспериментов проанализированы погрешности температурно-влажностного зондирования по спектрам уходящего ИК-излучения, измеренным с помощью прибора ИКФС-2 с российского спутника “Метеор” при использовании итерационного физико-математического алгоритма (ИФМ), метода множественной линейной регрессии (МЛР), метода, основанного на ИНС. Выявлены заметные преимущества метода на основе ИНС в сравнении с методом МЛР. Так, при температурном зондировании на высотах 1–12 км метод МЛР имеет заметно большую погрешность (разность до 1 К), а ИФМ алгоритм – практически такую же погрешность, как метод ИНС. Погрешность определения относите