Para resolver un problema utilizando técnicas de programación tradicionales, es necesario desarrollar un algoritmo, definido como un conjunto de instrucciones que describen los pasos que debe seguir un sistema informático para alcanzar con éxito el resultado deseado, que es la solución al problema en cuestión. En el ámbito de los sistemas adaptativos, nuestro enfoque implica la utilización de redes neuronales que poseen la capacidad de aprender y adaptarse en función de su entorno. Este proceso de aprendizaje se lleva a cabo de forma supervisada, es decir, proporcionamos a la red el resultado deseado, permitiéndole ajustar sus parámetros a través de un proceso de aprendizaje iterativo, las redes neuronales artificiales (RNA). Este ajuste se logra modificando sistemáticamente una colección de parámetros libres conocidos como pesos sinápticos, y estos juegan un papel crucial en el almacenamiento y retención de información obtenida de los datos de entrada. La evidencia describe que la capacidad de aprendizaje de un sistema se puede determinar en función de la información que recibe como entradas y los resultados que produce como salidas, esto en relación a las RNA.