В работе представлен новый подход к решению задачи локации источников акустической эмиссии на основе метода машинного обучения (МО) с учителем. Особенностью представленного подхода является использование для обучения алгоритма локации синтетического каталога данных, включающего местоположение источника и разницу времен прихода сигнала на датчики акустической эмиссии (АЭ). При изменении конфигурации расположения регистрирующих датчиков АЭ рутинный сбор экспериментальных данных для формирования обучающей выборки алгоритма МО может быть заменен на проведение численного модельного эксперимента. Вариативность данных обеспечивается добавлением случайной задержки определения вступления, которая определяется соотношением «сигнал-шум». Обученный на синтетических данных  МО-алгоритм позволяет увеличить точность локации и корректно найти решение задачи локации  для большего количества импульсов по сравнению с классическим решением системы уравнений распространения упругих колебаний методом невязки. Представленный МО-алгоритм может быть использован как при проведении лабораторных экспериментов в различных постановках, так и при проведении сейсмического мониторинга при известной скоростной модели. Обученный на синтетических данных МО-алгоритм позволяет увеличить точность локации и корректно найти решение задачи локации для большего количества импульсов по сравнению с классическим решением системы уравнений распространения упругих колебаний методом невязки. Представленный МО-алгоритм может быть использован как при проведении лабораторных экспериментов в различных постановках, так и при проведении сейсмического мониторинга при условии определенности скоростной модели.