Рассматривается подход нейросетевого моделирования с применением искусственных нейронных сетей (ИНС) прямого распространения к анализу изменения собственных внутренних характеристик литий-серных (Li-S) аккумуляторных батарей (АКБ). Для реализации практических экспериментов и нейросетевого подхода применяется гальваностатическое циклирование как части слоя нейросети прямого распространения с возможностью анализа физико-химических закономерностей на её основе. Идеей научных экспериментов является доказательство обоснованности применения ИНС для высококачественного интерпретирования графиков разряда в области сравнения расчетных и теоретических данных.