В данной статье на основе предложенного нейро-сетевого метода прогнозирования глобального климатического явления «Эль-Ниньо» рассматривается возможность моделирования сложно-прогнозируемых явлений сельского хозяйства РФ. «Эль-Ниньо» - сложно-прогнозируемый процесс повышения температуры поверхности воды в экваториальной части Тихого Океана, являющийся причиной многих экологических и экономических бедствий. Эффект от «Эль-Ниньо» в 1997-1998 годах был особенно сильным: торнадо в США (24 тыс. погибших, $34 млрд. ущерба), дожди в пустыне Атакама, эпидемия холеры в Кении в результате повышения влажности и усиленного размножения комаров. Мы предполагаем, что в 2017 году следствием «Эль-Ниньо» так же были ураганы «Дебби» в Австралии и «Мэтью» в США. В статье описывается сущность метода и рассматривается возможность его применения для прогнозирования явлений сельского хозяйства Российской Федерации. Обозначены возможности использования метода в коммерческих целях.