Metoda uczenia maszynowego, w której agent uczy się podejmować decyzje poprzez wykonywanie akcji i otrzymywanie nagród lub kar. Jest to nauka poprzez interakcję z otoczeniem w celu osiągnięcia określonego celu. Uczenie ze wzmocnieniem jest często stosowane w systemach automatycznej nawigacji, grach i robotyce.