Recunoașterea modelelor este capacitatea unui sistem de a recunoaște modele în seturi de date, bazându-se pe cunoștințele programate și pe cele învățate. Aceasta este o parte importantă a informaticii, deoarece permite dezvoltarea de sisteme care sunt capabile să analizeze date complexe. Acest lucru îi poate ajuta pe cercetători să sorteze rapid datele pentru a găsi informații semnificative, deoarece nu trebuie să citească manual datele pentru a găsi puncte de interes. Recunoașterea modelelor poate fi utilă și pentru identificarea erorilor, fraudelor și a altor probleme din seturile de date.
Aceasta este diferită de potrivirea modelelor, în care sistemul poate potrivi precis materialele utilizând o bază de date cunoscută. Un exemplu clar al acestei distincții poate fi văzut în filtrele de e-mail. Multe conturi de e-mail bazate pe web vin cu un dosar de spam. Furnizorul de e-mail scanează e-mailurile primite și folosește recunoașterea modelelor pentru a identifica spam-ul și îl plasează în acest folder. Utilizatorul poate, de asemenea, să își filtreze e-mailul, solicitând clientului să arunce e-mailul de la un anumit expeditor sau cu un anumit conținut într-un anumit folder.
Actul de verificare a spamului necesită abilitatea de a recunoaște tipare generale, cum ar fi prezența unor cuvinte specifice, adrese de protocol Internet (IP) suspecte cunoscute și alte semnale roșii care pot marca o literă ca falsă. Acesta este mai avansat decât un filtru, care cere pur și simplu sistemului să potrivească modele. Dacă sistemul vede un cuvânt sau un expeditor care se potrivește cu modelul, poate muta e-mailul în folderul corespunzător.
Algoritmii complecși sprijină recunoașterea modelelor. Sistemul poate folosi mai multe mijloace pentru a explora datele primite și a decide cum să le gestioneze cel mai bine. Poate fi programat pentru a îndeplini funcții specifice, cum ar fi direcționarea datelor suspecte sau corupte către o anumită locație, clasificarea datelor într-un mod semnificativ și așa mai departe. Sistemul este capabil să învețe și îl folosește ca instrument pentru a îmbunătăți recunoașterea modelelor. De fiecare dată când un utilizator semnalează un e-mail ca spam, de exemplu, sistemul scanează e-mailul pentru a afla mai multe despre el și sistemul nu va continua să facă greșeala de a pune e-mailuri similare în căsuța de e-mail.
Oamenii de știință în domeniul informaticii dezvoltă noi tehnici de recunoaștere a modelelor în medii de laborator și de cercetare. Acestea pot fi aplicate la o varietate de sarcini și necesită construirea de rețele neuronale care sunt capabile să interacționeze cu datele și să se schimbe în timp. Unele programe sunt extrem de sofisticate și capabile de recunoaștere a modelelor foarte detaliate, iar altele sunt mai simpliste. Astfel de programe reduc numărul de ore umane necesare pentru analiza datelor și pot surprinde lucruri pe care un om le-ar putea rata, cum ar fi dovezi de fraudă sub formă de nereguli care se întind pe mii de daune de asigurare.