W pracy przedstawiono możliwości zastosowania sztucznych sieci neuronowych jako wspomagającego narzędzia do przewidywania wskaźnika intensywności uszkodzeń, będącego jednym ze wskaźników oceny poziomu niezawodności działania przewodów wodociągowych. Coraz częściej występujące sytuacje nietypowe (stan epidemii, wojna, powodzie, susze) stwarzają konieczność nagłej reakcji na zdarzenia awaryjne mające miejsce w całym systemie zaopatrzenia w wodę. Nowoczesne narzędzia informatyczne jawią się jako obiecujące w analizie bieżącej sytuacji w przedsiębiorstwach zarządzających infrastrukturą krytyczną. Podstawą wykonanych badań były dane eksploatacyjne z jednego systemu wodociągowego w Polsce. Zbudowano w sumie 40 modeli sztucznych sieci neuronowych, dokonano analizy wrażliwości i oceny przydatności wybranych modeli do przewidywania zmiennej zależnej na podstawie wektora jakościowych i ilościowych predyktorów. Uzyskane wyniki wskazują na konieczność dalszych prac w tym zakresie, gdyż zmieniająca się sytuacja eksploatacyjna wymusza ciągłe ulepszanie i dostosowywanie narzędzi matematycznych do coraz to nowych warunków pracy systemu zaopatrzenia w wodę.