Na základě toho se neuronová síť, složená z velkého množství malých jednoduchých podprogramů, naučí rozpoznávat určitá pravidla a vzorce.
Algoritmus strojového učení se obvykle učí na velké sadě „trénovacích“ dat, která jsou předem jasně popsaná a označená. Na základě toho se neuronová síť, složená z velkého množství malých jednoduchých podprogramů, naučí rozpoznávat určitá pravidla a vzorce. Naučená pravidla ale může samozřejmě používat i na zcela nová data, postupně se tak zdokonalovat a také se i sama trénovat. Co všechno se tak lze naučit, kde leží hranice možností takového řešení, to dnes nedokáže nikdo odpovědně říci.