В данной работе представлена эффективность применения искусственных нейронных сетей для решения задач обработки и интерпретации геофизических данных, полученных методом сканирующей магнитной интроскопии. Реализованы нейронные сети различных архитектур для решения задач обработки первичного материала, поиска объектов конструкции скважины, определения дефектов обсадной колонны. Проведен анализ возможностей нейронных сетей в сравнении с математическими алгоритмами. Для тестирования алгоритмов машинного обучения и математических алгоритмов обработки, визуализации и хранения результатов была создана программная оболочка, в которой все задачи решаются посредством применения набора инструментов. Было выявлено, что использование искусственных нейронных сетей позволяет значительно ускорить процесс обработки и интерпретации данных, а также повысить качество результатов по сравнению с отдельными математическими алгоритмами. Тем не мнение, применение математических алгоритмов при решении некоторых задач дает стабильно лучший результат. В частности, выявлены проблемные стороны на этапе интерпретации при выделении дефектов. Это связано с наличием условностей при выделении дефектов оператором на этапе подготовки данных к обучению нейронных сетей, что является субъективным фактором и требует более глубокой проработки.