El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales artificiales para reconocer patrones y aprender de ellos para tomar decisiones. El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para imitar el cerebro humano. Utiliza métodos de aprendizaje automático como estrategias de aprendizaje supervisado, semi-supervisado o no supervisado para aprender automáticamente en arquitecturas profundas y ha ganado mucha popularidad debido a su capacidad superior para aprender de grandes cantidades de datos. Se encontró que los enfoques de aprendizaje profundo se pueden utilizar con éxito para el análisis de grandes volúmenes de datos. Las aplicaciones incluyen asistentes virtuales como Alexa y Siri, reconocimiento facial, personalización, procesamiento de lenguaje natural, autos autónomos, generación automática de escritura a mano, agregación de noticias, colorización de imágenes en blanco y negro, adición de sonido a películas mudas, restauración de píxeles y sueños profundos.