При решении задачи идентификации моделей нейронных сетей (НС) возникает проблема оценки точности построения таких моделей. Эта проблема имеет два аспекта. Первый связан с точностью самих биофизических измерений, а второй - с точностью представления реального аналогового сигнала (регистрируемых биопотенциалов НС) с его информационной копией в виде вектора марковских параметров. Необходимая дискретизация, т.е. нахождение компонент вектора , связана не только с идентификацией разностных моделей НС, но и с реальной работой аналого-цифровых преобразователей, которые используются для автоматизации биофизического эксперимента и построения модели НС в виде дифференциальных уравнений. Нами исследовалась проблема точности построения моделей НС в реальном биофизическом эксперименте. В частности исследовалась проблема точности, возникающая при переходе от разностных уравнений к дифференциальным. Главная трудность при этом связана с возрастанием некоторой неопределенности конечного вида матрицы. Предложена процедура перехода от марковских параметров разностного уравнения к марковским параметрам дифференциального уравнения с заданной степенью точности.