Питання безпечності продуктів гостро стоїть у багатьох країнах та компаніях. Щоб підвищити безпечність продуктів необхідні технології, що дають змогу швидко провести тестування продукції та знання, що застерігатимуть появу шкідливих речовин. На сьогодні у світі активно розвиваються біосенсорні технології, для проведення експрес-тестування продуктів сільськогосподарського призначення. Використання технологій інтелектуального аналізу даних може забезпечити виявлення нових знань про характер та залежність від зовнішніх чинників різних шкідливих речовин.  Також ці технології дають можливість прогнозувати появу тих чи інших речовин у продуктах. Якісне прогнозування збільшить оперативність дій для зменшення ризиків пошкодження врожаю.  У роботі розглядаються питання побудови технології прогнозування, що включає в себе: системний аналіз предметної області, аналіз існуючих рішень, розробка загальної архітектури системи, пошук джерел даних, розробка сховища даних, інтеграція даних у систему, пошук прогностичних моделей, тестування моделей, використання методів Data Mining для знаходження якісно нових знань та гіпотез, тестування гіпотез, виведення результатів прогнозування у доступній для користувача формі. У цих тезах представлено поточний стан роботи.