Фильтр Калмана - хорошо зарекомендовавший себя инструмент теории оптимального оценивания. В его основе лежит вероятностный подход, а критерием является минимум дисперсии ошибки оценки. Несмотря на особенности терминологии, алгоритм фильтра Калмана минимизирует функционал, выражающий квадрат невязки вектора измерений и соответствующего подобранной модели вычисленного вектора. В определенном смысле он эквивалентен методу наименьших квадратов, традиционному для решения обратных задач при обработке данных аэроэлектроразведки. В данной работе описана суть Калмановского подхода к решению обратных задач. Пример одномерной инверсии показывает, что выбор определенного вида ковариационной матрицы может дать решение и с вертикальными, и с продольными ограничениями. Алгоритм фильтра Калмана автоматически учитывает шум измерений, который задается как дисперсия сигналов в соответствующих каналах измерений при большой высоте полета в отсутствии откликов от земной поверхности. Методы численной реализации фильтра Калмана, основанные на специальном представоении ковариационной матрицы, позволяют обеспечить вычислительную устойчивость алгоритма. Таким образом, Калмановский подход дает возможность комбинировать современные методики, применяемые при обработке данных аэроэлектроразведки. Приводятся пример использования фильтра Калмана при обработке данных в частотной области.