В данной работе предложен способ построения архитектуры нейронной сети для решения задачи классификации пользователей на основании сделанных ими комментариев, размещенных в открытых источниках. Для обучения нейронной сети применяется метод обратного распространения ошибки. Данные для обучения были предварительно размечены, а затем выборку разбили на три части, а именно тренировочную, валидационную и тестовую. Потребовалось провести предобработку отзывов покупателей до того, как они подавались на вход сети. Для реализации построенной модели было необходимо создать специальные словари слов, показывающих принадлежность к определенному классу. На основании полученного выходного значения построенной сети можно сделать вывод о том, к какой категории следует отнести определенных покупателей. Это позволит предприятию эффективно применять таргетированную рекламу к выявленной целевой группе потребителей.