В статье проведен подробный анализ состояния и тенденций развития технологий машинного обучения в газовой промышленности, приведены результаты исследований технологий машинного обучения в целях выявления возможности их широкого применения для управления технологическими процессами на газопромысловых объектах нефтегазодобывающих компаний. Актуальность данного исследования обусловливается перспективностью внедрения этих технологий в газовой промышленности, которое позволит повысить безопасность, надежность и эффективность функционирования технологических объектов нефтегазодобывающих компаний. В статье рассмотрены отечественные и зарубежные примеры применения техно- логий машинного обучения для решения задач в нефтегазовой отрасли, проанализированы возможности применения различных алгоритмов для реализации машинного обучения с учителем, без учителя, с подкреплением и глубокого обучения в газо- вой промышленности, а также перспективы их применения в этой отрасли. На примере создания цифрового двойника Южно-Русского нефтегазоконденсатного месторождения описана реализация цифрового двойника с применением глубокого машинного обучения на базе архитектуры рекуррентной нейронной сети с долгой краткосрочной памятью, использование которой демонстрирует потенциал для повышения эффективности разработки месторождений.