La informatización activa de varias esferas de la actividad humana requiere un uso cada vez más extendido de sistemas de información. Junto con la creciente necesidad de su aplicación, también aumentan las demandas sobre los propios sistemas. Algunas de estas demandas pueden abordarse mediante mejoras técnicas; sin embargo, hay aspectos para los cuales esto solo puede no ser suficiente. Uno de estos requisitos es la estabilidad funcional. Aunque es técnicamente posible garantizar la estabilidad funcional, se han desarrollado varios indicadores y criterios para evaluarla. Sin embargo, la aplicación de estos indicadores en condiciones del mundo real requiere recursos computacionales significativos. Por lo tanto, es necesario desarrollar métodos más optimizados para evaluar si un sistema es funcionalmente estable o para mejorar los existentes. Recientemente, el interés en los métodos de aprendizaje automático como un medio para optimizar varios cálculos ha crecido significativamente. En consecuencia, surge la pregunta de si el aprendizaje automático se puede aplicar para evaluar la estabilidad funcional de los sistemas de información. En este estudio, investigamos la aplicación de algunos métodos de clasificación populares, como SVM, FFNNs, k-NN y sus conjuntos, para determinar el cumplimiento con uno de los requisitos para la estructura de los sistemas de información, lo que ayuda a evaluar si el sistema es funcionalmente estable.