A aprendizagem automática é uma disciplina científica que explora a construção e o estudo de algoritmos que podem aprender com os dados. Estes algoritmos funcionam através da construção de um modelo a partir de exemplos de dados e utilizam-no para fazer previsões ou tomar decisões, em vez de seguirem instruções de programa estritamente estáticas. A aprendizagem automática está intimamente relacionada com a estatística computacional, uma disciplina que também se especializa na elaboração de previsões, e que muitas vezes se sobrepõe a ela. A aprendizagem automática é um subcampo da ciência dos computadores que deriva da investigação sobre inteligência artificial. Está fortemente ligada à estatística e à otimização matemática, que fornecem métodos, teoria e domínios de aplicação a esta área. A aprendizagem automática é utilizada numa série de tarefas informáticas em que não é possível conceber e programar algoritmos explícitos e baseados em regras. Exemplos de aplicações incluem a filtragem de spam, o reconhecimento ótico de caracteres (OCR), os motores de pesquisa e a visão por computador. A aprendizagem automática é por vezes confundida com a extração de dados, embora esta se centre mais na análise exploratória de dados. A aprendizagem automática e o reconhecimento de padrões "podem ser vistos como duas facetas do mesmo domínio". Quando utilizados em contextos industriais, os métodos de aprendizagem automática podem ser designados por análise preditiva ou modelação preditiva.