0,35 - вероятность того, что к концу дня в одном автомате по продаже шоколада этого самого шоколада не останется. 0,25 - вероятность того, что шоколад будет отсутствовать в двух…

Давайте обозначим события:

• \( A \) — шоколад закончится в первом автомате.
• \( B \) — шоколад закончится во втором автомате.

Из условия задачи нам известны следующие вероятности:

\[ P(A) = 0.35 \] \[ P(B) = 0.25 \]

События \( A \) и \( B \) являются зависимыми, но нам нужно найти вероятность того, что шоколад не закончится в обоих автоматах. Обозначим это событие как \( C \):

\[ C = \text{шоколад не закончится в первом и втором автомате} \]

Мы можем выразить вероятность события \( C \) через вероятности событий \( A \) и \( B \):

\[ P(C) = 1 - P(A \cup B) \]

Где \( P(A \cup B) \) — это вероятность того, что шоколад закончится хотя бы в одном автомате. Для вычисления \( P(A \cup B) \) мы можем использовать формулу для объединения вероятностей зависимых событий:

\[ P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B) \]

Чтобы найти \( P(A \cap B) \) (вероятность окончания шоколада как в первом, так и во втором автомате), нам необходимо предположить или знать, как именно зависят события \( A \) и \( B \). Однако в условиях задачи таких данных нет, но можно предположить, что такие события могут быть достаточно независимыми для упрощения расчетов.

Если предположить, что события достаточно независимы, можем сделать следующее приближение:

\[ P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B) = 0.35 \cdot 0.25 = 0.0875 \]

Таким образом, теперь можно вычислить \( P(A \cup B) \):

\[ P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B) = 0.35 + 0.25 - 0.0875 = 0.5125 \]

Теперь подставим это значение в формулу для \( P(C) \):

\[ P(C) = 1 - P(A \cup B) = 1 - 0.5125 = 0.4875 \]

Таким образом, вероятность того, что к концу дня шоколад не закончится в двух автоматах, составляет:

\[ \boxed{0.4875} \]