El artículo describe un método de inversión de datos de gravedad, que se basa en algoritmos paralelos. La elección del modelo de densidad de la aproximación inicial y el conjunto en el que se busca la solución garantiza la estabilidad de los algoritmos. Ofrecemos un nuevo algoritmo de continuación ascendente y descendente para separar los efectos de fuentes superficiales y profundas. Utilizando un campo separado de capas, se restaura la distribución de densidad en forma de rejilla 3D. Utilizamos algoritmos paralelos iterativos para la continuación descendente y la restauración de los valores de densidad (mediante la resolución del problema inverso de gravedad lineal). Los algoritmos se basan en las ideas de minimización local; no requieren una minimización no lineal; son más fáciles de implementar y tienen una mejor estabilidad. También sugerimos una optimización del cálculo del campo de gravedad, que acelera la inversión. Se presenta un ejemplo práctico de interpretación de los datos de gravedad de la región de los Urales, Rusia.