L'intelligence artificielle (IA) imite le processus naturel d'apprentissage et tend à prévoir avec précision tout problème donné, en continuant l'apprentissage jusqu'à ce que le taux d'erreur le plus faible soit atteint. Une classe diversifiée d'algorithmes est présente, qui sont ensuite classés en systèmes d'apprentissage supervisés et non supervisés. Certains programmes connus et populaires incluent le réseau neuronal artificiel (ANN), les machines à vecteurs de support (SVM), l'algorithme génétique (GA), les cartes auto-organisatrices (SOM), l'optimisation des colonies de fourmis (ACO), etc. Tous ces algorithmes sont utilisés au préalable soit pour à des fins de classification, de regroupement ou de prise de décision.