Урожайность зерновых является основой для формирования прогнозов валового сбора зерна, уровня цен на внутреннем и внешнем рынках и, следовательно, конъюнктуры зернового рынка в целом. Цифровизация экономики в целом и сельского хозяйства России, в частности, открывает новые перспективы и возможности для мониторинга, анализа и прогнозирования процессов в АПК на основе передовых методов анализа сложных сигналов, применяемых пока только в сфере биофизики и радиолокации. В настоящей работе проведен сравнительный анализ динамики урожайности зерновых культур в России и США за период более 160 лет. На основе применения робастного статистического метода R/S-анализа показано, что временные ряды урожайности зерновых демонстрируют персистентность динамики, т. е. свойства, противоположные обобщенному броуновскому движению. Это означает, что они обладают долговременной памятью, трендовой устойчивостью, могут включать непериодические или квазипериодические циклы и, следовательно, поддаются прогнозированию. Представлены результаты анализа временных и вероят- ностных характеристик урожайности и намечены перспективы дальнейших исследований.