O agrupamento (ou clustering) realiza identificação de grupos de dados que apresentam coocorrência.

A classificação realiza o aprendizado de uma função que pode ser usada para mapear os valores associados aos dados em um ou mais valores reais.

A regressão ou predição promove o aprendizado de uma função que pode ser usada para mapear dados em uma de várias classes discretas definidas previamente, bem como encontrar tendências que possam ser usadas para entender e explorar padrões de comportamento dos dados.

As regras de associação identificam grupos de dados, em que os dados têm características semelhantes aos do mesmo grupo e os grupos têm características diferentes entre si.

Os métodos de classificação supervisionada podem ser embasados em separabilidade (entropia), utilizando árvores de decisão e variantes, e em particionamento, utilizando SVM (support vector machines).