Deep Learning (DL) ist ein Teilbereich des Machine Learnings. Deep Learning nutzt neuronale Netze, um große Datensätze zu analysieren. Dabei wird der Aufbau der künstlichen neuronalen Netze von biologischen neuronalen Netzen inspiriert. Somit kann durch den Einsatz von neuronalen Netzen menschliches Verhalten, wie etwa das Schlussfolgern aus Informationen, imitiert werden.
Ein neuronales Netz hat den Vorteil, dass viel größere Datenberge viel schneller untersucht werden können, als es Menschen jemals könnten. Somit werden neuronale Netze überall dort eingesetzt, wo Muster oder Trends in große Datenmengen untersucht werden, beispielsweise bei der Gesichts-, Objekt- oder Spracherkennung. Während der Nutzung eines neuronalen Netzes lernt dieses aus den eingebrachten Daten und verbessert dessen Leistungsfähigkeit (selbstlernendes System).