Проведено имитационное моделирование разработанных методов классификации политематических текстовых документов на основе нейро-фаззи технологий: нечеткой вероятностной нейронной сети; нейронной сети адаптивного нечеткого обучаемого векторного квантования; нейроннной сети встречного распространения с контролируемым обучением. Решены практические задачи нечеткой классификации политематических текстовых документов при обработке результатов поиска в информационно-поисковой системе научной библиотеки, которая показала, что методы, которые предложены в работе, значительно улучшают процесс обработки пользователем результатов работы информационно-поисковой системы, а также сокращают время обработки результатов запросив. Также решены вопросы автоматической классификации полнотекстовых документов для диагностики заболеваний внутрибрюшных органов у ургентных пациентов, что позволяет сократить время постановки диагноза.