Práce pojednává o možnosti využití umělých imunitních systémů pro modelování bonity obcí. Bonita znamená schopnost a ochotu obce splácet svůj dluh. Na základě bonity mohou obce získat rating od ratingové agentury, což je však velmi nákladné. Proto byly navrženy různé modely pro predikci a klasifikaci. Umělé imunitní systémy, které jsou inspirovány principy imunitních systémů živočichů, představovaly novou možnost pro vytvoření funkčního modelu. V práci je kladen důraz na umělé imunitní systémy založené na populacích. Z této skupiny algoritmů byly pro hodnocení bonity obcí vybrány algoritmy skupiny Immunos, algoritmus CLONALG a algoritmus CLONCLAS. V rámci navrženého modelu pro hodnocení bonity obcí byla uskutečněna analýza nastavení parametrů pro tyto algoritmy a formulována doporučení pro první nastavení těchto algoritmů. Dále byla realizována analýza chování algoritmu Immunos-99 a na základě výsledků této analýzy byly navrženy optimalizované varianty tohoto algoritmu. V rámci navrženého modelu pro hodnocení bonity obcí bylo uskutečněno vyhodnocení jednotlivých použitých algoritmů a navržených variant společně s porovnáním výsledků získaných pomocí neuronových sítí a algoritmů LVQ. Součástí práce je i vyhodnocení použitých algoritmů na standardních datových souborech ?Iris plant? a ?Ionosphere? ve srovnání s výsledky jiných algoritmů pro tyto datové soubory. Práce ukazuje, že algoritmy založené na principech umělých imunitních systémů lze úspěšně využít pro modelování bonity obcí.