Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to sposób tłumaczenia między językami komputerowymi a językami ludzkimi. Celem tego pola jest umożliwienie komputerom zrozumienia, co mówi tekst, bez podawania dokładnych wartości i równań danych zawartych w tekście. Zasadniczo przetwarzanie języka naturalnego automatyzuje proces tłumaczenia między językami ludzi i komputerów. Chociaż znaczna część tej dziedziny opiera się na statystykach i modelach w celu określenia prawdopodobnych znaczeń frazy, istnieje i było wiele różnych podejść do tego problemu. Odkrycia w tej dziedzinie mają zastosowanie w obszarach rozpoznawania mowy, tłumaczenia języka ludzkiego, wyszukiwania informacji, a nawet sztucznej inteligencji.
Wychodząc od podstaw informatyki i lingwistyki, przetwarzanie języka naturalnego napotyka wiele problemów, ponieważ język nie zawsze jest spójny i nie wszystkie wskazówki dotyczące znaczenia są zawarte w samym języku. Nawet kompletny opis całej gramatyki języka, w tym wszystkie wyjątki, nie zawsze pozwala komputerowi przeanalizować informacje zawarte w tekście. Niektóre zdania są niejednoznaczne składniowo, słowa często mają więcej niż jedno znaczenie, a niektóre kombinacje dźwięków lub symboli zmieniają swoje znaczenie w zależności od granic słów — wszystko to może stanowić problem dla komputera, który nie rozumie kontekstu. Co ważniejsze, znaczna część języka zależy od połączenia ze światem fizycznym i społecznym — niektóre zdania, takie jak akty mowy, nie przekazują informacji w takim stopniu, jak działają na świat. Nawet jeśli komputer doskonale rozumie składnię i semantykę ludzkiego języka, analizowany tekst musi być wolny od ludzkich urządzeń, takich jak sarkazm czy bierna agresja, aby komputer mógł prawidłowo ustalić, co oznacza tekst.
Ideologicznie przetwarzanie języka naturalnego to system interakcji człowiek-komputer, który rządzi się ideą, że większość użytkowników komputerów czuje się bardziej komfortowo pracując z komputerami w ludzkim języku, który już znają, niż adaptując się do języka komputera. Wykorzystuje również fakt, że duża część ludzkiej wiedzy jest już zakodowana w ludzkim języku, a teksty zawierające tę wiedzę można przetłumaczyć na logiczne struktury, które można usprawnić dla komputera. Podczas gdy wiele projektów w tej dziedzinie ma na celu wyodrębnienie danych czytelnych dla komputera z tekstów w języku ludzkim, przetwarzanie języka naturalnego jest również wykorzystywane do generowania tekstów czytelnych dla człowieka z danych komputerowych. Obie te funkcje rozumienia i generowania mogą być wykorzystywane przez tę samą technologię, na przykład w przypadku aplikacji, które tłumaczą z jednego języka ludzkiego na inny, najpierw dekodując tekst na język komputerowy, a następnie kodując go w innym języku ludzkim. Innowacje uzyskane w próbach przetwarzania języka naturalnego mają również uderzające zastosowanie w projektach sztucznej inteligencji ze względu na stopień, w jakim inteligencja podobna do ludzkiej jest definiowana przez opanowanie złożoności ludzkiego języka.