Градобития наносят значительный ущерб экономике, особенно в аграрном секторе. Однако прогнозирование града осуществляется с недостаточной точностью. Затруднения встречает и определение размера града, который напрямую влияет на величину ущерба. Данное исследование направлено на оценку максимального размера града на основе метеорологических параметров атмосферы. Для этого подбирались данные о максимальном размере града, зафиксированные Ставропольской военизированной службой по борьбе с градом, и соответствующие им температура, влажность, направление и скорость ветра на стандартных изобарических уровнях из глобальной модели атмосферы, как замена результатов аэрологического зондирования. Исследование основывалось на методах нейросетевого моделирования, где зависимой переменной является диаметр выпавшего града, а независимыми переменными выступают атмосферные параметры. Среда SPSS позволила автоматически выбрать нейронную модель, состоящую из одного слоя с четырьмя нейронами. По результатам исследования ошибки на обучающей и тестовой выборках оказались одинаковыми, что указывает на адекватность модели. Дополнительные критерии оценки её качества, такие как диаграммы прогнозов и остатков, также подтвердили адекватность модели. Установлено, что 65 % вариации максимального размера града объясняется разработанной моделью. Ключевыми параметрами атмосферы, влияющими на максимальный размер града, оказались: индекс неустойчивости Джорджа, температура на уровне конвекции, уровень, на котором разница температур в облаке и окружающей среде достигает максимума, а также средний дефицит влажности в слое выше уровня конденсации на высоте 5 км. Было сделано заключение, что предложенная нейросетевая модель оценки размера града может эффективно применяться службами, занимающимися борьбой с градом.