Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности сельскохозяйственного производства в условиях растущей потребности в продовольственной безопасности, особенно в странах с низким уровнем экономического развития, таких как Эфиопия. Основная цель работы заключается в исследовании возможностей применения алгоритмов машинного обучения для оптимизации агропроизводственных процессов и адаптации международного опыта к специфическим условиям Эфиопии. Методологический подход включает анализ современной научной литературы, посвященной использованию машинного обучения в сельском хозяйстве, и систематизацию успешных практик применения таких алгоритмов, как CNN, LSTM, RNN и Q-Learning. Проведено исследование особенностей сельскохозяйственного сектора Эфиопии, включая существующие барьеры для внедрения передовых технологий. Результаты работы демонстрируют, что алгоритмы машинного обучения обладают значительным потенциалом для повышения урожайности, улучшения мониторинга состояния почвы и культур, а также прогнозирования климатических рисков. В частности, использование данных, полученных с беспилотников и сенсоров, способствует созданию точных моделей для управления процессами в сельском хозяйстве. Выявлены ключевые препятствия, такие как недостаток финансирования, отсутствие специализированной инфраструктуры для обработки данных и низкая доступность технологий. Выводы исследования подчеркивают необходимость привлечения государственных и международных инвестиций, создания адаптированных баз данных и разработки моделей, учитывающих локальные особенности. Представленные материалы имеют практическую ценность для разработки стратегий цифровизации сельского хозяйства и предотвращения продовольственных кризисов в странах с аналогичными проблемами.