В статье представлен сравнительный анализ прогнозных траекторий развития агропромышленного комплекса Калининградской области, полученных с применением авторегрессионной модели, сезонной модели SARIMA и рекуррентной нейронной сети долгой краткосрочной памяти. Эмпирическую базу составили годовые данные за 2000–2023 гг. по пяти ключевым показателям, характеризующим развитие регионального АПК. В условиях ограниченной длины временных рядов предложен методический подход, основанный на оценке устойчивости (коэффициент вариации, дисперсия темпов роста, CAGR) и согласованности (корреляция Пирсона, MAPD) прогнозных траекторий. Установлено, что модели AR и SARIMA формируют согласованные инерционные сценарии с высокой корреляцией (r>0,97), тогда как нейросетевой аппарат генерирует более волатильные траектории, особенно по факторным показателям. В результате определены рекомендации по многосценарному прогнозированию для целей стратегического планирования развития регионального АПК.