Reinforcement learning pode ser aplicado em simulações de tráfego, otimização de recursos, gestão de recursos hídricos e até mesmo em esportes e jogos. Quanto às limitações, algumas das principais são o alto custo computacional envolvido em treinar agentes em ambientes complexos e a dificuldade de encontrar uma boa função de recompensa.

O treinamento dos agentes em RL é feito através de um processo iterativo de tentativa e erro. O agente interage continuamente com o ambiente e tenta maximizar a recompensa numérica recebida. O objetivo do agente é aprender uma política de ação que maximize a soma das recompensas ao longo do tempo. Isso é feito através do aprendizado de uma função de valor que estima a recompensa futura esperada em cada estado e do uso dessa função de valor para escolher as melhores ações em cada estado. O processo de aprendizagem é feito através de algoritmos como Q-learning, SARSA e Policy Gradient.
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