接近最优的方案来行动，主体必须根据它的长时间行动序列进行推理：例如，要最大化我的未来收入，我最好现在去上学，虽然这样行动的即时货币奖励为负值。因此，强化学习对于包含长期反馈的问题比短期反馈的表现更好。它在许多问题上得到应用，包括机器人控制、电梯调度、电信通讯、双陆棋和西洋跳棋。强化学习的强大能来源于两个方面：使用样本来优化行为，使用函数近似来描述复杂的环境。它们使得强化学习可以使用在以下的复杂环境中：
常用算法.蒙特卡洛学习 Monte-Carlo LearningT