En los últimos 60 años o más, ha habido muchos enfoques para resolver una amplia variedad de problemas que han sido descubiertos por los investigadores de IA.      Por ejemplo, ahora se pueden dar partidas de ajedrez por computadoras como Deep Blue en un nivel de Gran Maestro Internacional. Esto funciona al examinar miles de configuraciones de tablero de ajedrez. Así pues, ver el futuro resultado al hacer un movimiento en particular. Otro ejemplo es el de los sistemas expertos, que resuelven problemas en áreas tales como la medicina y la ingeniería. A través de la duplicación de la solución de problemas realizados por experimentos humanos.

La inteligencia artificial funciona por patrones y algoritmos.

Un patrón es una entidad a la que se le puede dar un nombre y que está representada por un conjunto de propiedades medidas y las relaciones entre ellas.

La neurocomputación es una aportación más al objetivo de crear sistemas inteligentes, consederando como tales a máquinas capaces de llevar a cabo tareas que exhiben alguna de las características asociadas a la inteligencia humana. En las dos últimas décadas, los avances en este han avanzado mucho. Sin embargo, el auge que estos sistemas se debe más al éxito obtenido en aplicaciones reales (reconocimiento de patrones, predicción, optimización, etc.) que a la semejanza con el modelo biológico. Por ejemplo, el perceptrón multicapa, que es una de las redes más utilizadas, es criticada por su escaso parecido con el funcionamiento de las neuronas dentro del cerebro humano especialmente en todo lo referente a su algoritmo de aprendizaje.