El aprendizaje automático es una disciplina científica que explora la construcción y el estudio de algoritmos capaces de aprender de los datos. Estos algoritmos funcionan construyendo un modelo a partir de ejemplos y utilizándolo para hacer predicciones o tomar decisiones, en lugar de seguir instrucciones de programa estrictamente estáticas. El aprendizaje automático está estrechamente relacionado y a menudo se solapa con la estadística computacional, una disciplina que también se especializa en la elaboración de predicciones. El aprendizaje automático es un subcampo de la informática derivado de la investigación en inteligencia artificial. Tiene fuertes vínculos con la estadística y la optimización matemática, que aportan métodos, teoría y ámbitos de aplicación a este campo. El aprendizaje automático se emplea en una serie de tareas informáticas en las que resulta inviable diseñar y programar algoritmos explícitos basados en reglas. Ejemplos de aplicaciones son el filtrado de spam, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), los motores de búsqueda y la visión por ordenador. El aprendizaje automático se confunde a veces con la minería de datos, aunque ésta se centra más en el análisis exploratorio de datos. El aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones "pueden considerarse dos facetas del mismo campo". Cuando se emplean en contextos industriales, los métodos de aprendizaje automático pueden denominarse análisis predictivo o modelización predictiva.