Эффективность управления цепями поставок зависит, в том числе, от выбора и слаженного взаимодействия с покупателями продукции. Статья посвящена разработке методики выбора покупателя на региональном оптово-розничном рынке топлива. Методологической базой исследования является теория многомерного статистического анализа и нейронных сетей. Основным инструментом для разработки методики послужили нейросетевые технологии, при помощи которых можно корректно оценить границы диапазона значений показателей, характеризующих потребителей и отражающих их историю покупательского поведения, для выбора потенциальных клиентов и возможности дальнейшего сотрудничества с уже существующими. Информационную базу работы составили данные о покупателях продукции, данные электронного справочника 2ГИС, результаты проведенного первичного статистического анализа и построения прогнозов, сделанных на основе нейросетей различной топологии. Предложена авторская методика выбора покупателя, имеющая потенциал развития и использования для решения ряда других управленческих задач. В рамках апробации была определена наиболее подходящая конфигурация нейросети, и оценены стандартные значения входных барьеров для выбора покупателя. Апробация разработанной методики была проведена на примере компании, функционирующей на оптово-розничном рынке топлива в г. Новосибирске и Новосибирской области. В процессе верификации модели нейронной сети было проведено сопоставление качества классификации клиентов на основе моделей логистической регрессии, дерева принятия решений и случайного леса, и обнаружено, что нейросетевой подход обеспечивает наилучшие результаты оценивания степени пригодности клиентов. Разработаны рекомендации по совершенствованию нейросетевых моделей, включающие расширение набора факторов, которые определяют характеристики потребителей, а также оптимизацию внутренней структуры нейронных сетей.