В статье рассматриваются современные возможности машинного обучения, которые приобретают все большее значение в связи с активным развитием социальных сетей. Применение искусственного интеллекта и машинного обучения демонстрируется на примере разработанного авторами метода автоматизированного определения фейковых новостей. Проблема в изучении фейковых новостей заключается в том, что они принимают множество форм и распространяются по многим каналам, а, благодаря вирусному эффекту социальных сетей, сегодня их эффективность значительно увеличивается. Авторский метод направлен на решение задач автоматизации исполнения процессов в программном обеспечении и технических комплексах путем распознавания и анализа задач, представленных в виде системы фактов в текстовом формате и их последующего превращения в готовый код в соответствии с входными данными. Актуальность разработки данного метода связана с отсутствием комплексных исследований, посвященных появлению большого количества непроверенной информации в онлайн-пространстве и распространению фейковых новостей. В заключение указываются возможные направления дальнейших исследований, на основе которых могут формироваться объективные рекомендации как для национальных государственных структур, так и для ЕАЭС в целом.