Метою статті є розгляд теоретичних та методологічних положень з питань розвитку малого бізнесу в агропро мисловій сфері з використання сучасних інформаційних технологій, розпізнавання образів. Встановлено найваж ливіші складові методів розпізнавання образів, які полягають у визначенні контурів графічних об'єктів, що можна представити у вигляді числових масивів точок. Проведено дослідження сутності машинного зору, можливостей його застосування в аграрній сфері. Розглянуто наукові підходи до розуміння технологій розпізнавання образів зокрема та використання систем штучного інтелекту в сільському господарстві загалом. Досліджено сфери практичного застосування методів розпізнавання образів на виробництві та їх роль у сучас них економічних системах. Проведено аналіз інструментів реалізації машинного зору в економічних системах та визначено найбільш при датні для використання дрібними фермерами. Серед критеріїв відбору зазначених інструментів можна відділити: практичність, дешевизну при впровадженні, доступність, простоту в використанні та освоєнні. На основі дослідженого запропоновано приклад програмного коду, який може набути подальшого розвитку в розпізнаванні хвороб бактеріального опіку ячменю. Використовуючи програмну бібліотеку OpenCv ідентифіковано уражені частини листя ячменю базуючись на запропонованих методах ідентифікації кольорів, які містяться в цій бібліотеці. Виходячи з можливостей реалізації методів машинного зору, сформовано практичні рекомендації для дрібних фермерів щодо зменшення витрат на оплату праці, забезпечення якісного контролю вирощування врожаю та попе редження ризиків захворювань рослин. У процесі вивчення теоретичних та прикладних аспектів технологій розпізнавання образів, встановлено, що їх застосування в сільському господарстві може вивести вітчизняних аграріїв на новий технологічний рівень. Це дасть можливість зменшити витрати на оплату праці, забезпечити якісний контроль вирощування врожаю.