É um tipo de aprendizado de máquina em que um modelo é treinado com um conjunto de dados rotulado, ou seja, os dados de entrada já vêm com as respostas corretas (saídas esperadas). O objetivo é que, após o treinamento, o modelo consiga prever corretamente as saídas para novos dados nunca vistos.