Rozpoznawanie pisma ręcznego jest najczęściej używane do opisywania zdolności komputera do tłumaczenia ludzkiego pisma na tekst. Może się to odbywać na dwa sposoby: poprzez skanowanie tekstu pisanego lub pisanie bezpośrednio na peryferyjnym urządzeniu wejściowym.
Pierwsza z tych technik rozpoznawania pisma ręcznego, znana jako optyczne rozpoznawanie znaków (OCR), odnosi największe sukcesy w głównym nurcie. Większość pakietów skanowania oferuje pewną formę OCR, umożliwiając użytkownikom skanowanie odręcznych dokumentów i ich przetłumaczenie na podstawowe dokumenty tekstowe. OCR jest również używany przez niektórych archiwistów jako metoda przekształcania ogromnych ilości odręcznych dokumentów historycznych w przeszukiwalne, łatwo dostępne formularze cyfrowe.
Druga grupa technik rozpoznawania pisma ręcznego, często określana jako rozpoznawanie online, doświadczyła przypływów i spadków popularności. W latach 1990. firma Apple Computers wypuściła na rynek urządzenie przenośne o nazwie Newton, które wykorzystywało pierwszy powszechnie dostępny interfejs rozpoznawania pisma ręcznego. Używając małego rysika, użytkownik mógł pisać bezpośrednio na ekranie Newtona i (teoretycznie) rozpoznawać litery i konwertować je na tekst. W praktyce oprogramowanie, którego Newton używał do nauki wzorców pisma użytkownika, nie było idealne, w wyniku czego jego popularność nigdy nie była duża.
Później firma Palm wypróbowała nowy system rozpoznawania pisma ręcznego, który nazwali Graffiti. Zamiast polegać na intuicyjnym użyciu tradycyjnego alfabetu rzymskiego, system Graffiti zdefiniował własny system znacznie prostszych pociągnięć linii jako zastępców dla każdej litery. Pozwoliło to na wyższy wskaźnik sukcesu w identyfikowaniu liter i poznawaniu odmian użytkownika, ale zapewniało stromą krzywą uczenia się, która trzymała większość użytkowników z głównego nurtu na dystans.
Tablety firmy Microsoft Corporation wykorzystują również system rozpoznawania pisma ręcznego. Jednak zamiast próbować poznać niuanse użytkownika, komputery typu Tablet korzystają z obszernej bazy danych odmian postaci. Ten system wydaje się mieć wyższy wskaźnik sukcesu dla większości użytkowników niż systemy adaptacyjne, ale wydaje się również mieć próg niezawodności.
Badania nad oprogramowaniem do rozpoznawania pisma ręcznego znów zaczęły nabierać tempa, wraz z upowszechnieniem urządzeń PDA i telefonów komórkowych z wejściami rysika. To, co kiedyś było domeną marginalnych technologów, szybko staje się rynkiem wartym wiele miliardów dolarów, co skłania wiele firm do wznowienia badań nad rozpoznawaniem pisma ręcznego.
Chociaż problemy utrudniające stworzenie silnego, niezawodnego systemu rozpoznawania pisma ręcznego są ogromne, ostatnie przełomy wskazują, że jest tylko kwestią czasu, zanim niemal idealne rozpoznawanie stanie się rzeczywistością dla głównego nurtu.