A vzhledem k jejich tendenci se učit a přizpůsobovat, chyby a falešné korelace mohou rychle šířit a znečišťovat výsledky v rámci neuronové sítě.
Datový vědec a absolvent Harvardu Tyler Vigan ve své knize Spurious Correlations poukazuje na to, že „ne všechny korelace svědčí o příčinné souvislosti“. Pro ilustraci obsahuje graf ukazující zřejmě silnou korelaci mezi konzumací margarínu a rozvodovostí ve státě Maine. Samozřejmě, že tato hitparáda má udělat humorný bod. Nicméně, na vážnější poznámku, jsou aplikace strojového učení zranitelné jak lidskou, tak algoritmickou předpojatostí a chybou. A vzhledem k jejich tendenci se učit a přizpůsobovat, chyby a falešné korelace mohou rychle šířit a znečišťovat výsledky v rámci neuronové sítě.