Reinforcement Learning (RL) hat seine Wurzeln in der Verhaltenspsychologie und in frühen Arbeiten zu Lerntheorien, aber seine moderne Entwicklung kann auf die bahnbrechenden Arbeiten von Forschern wie Arthur Samuel in den 1950er Jahren und Richard Sutton in den 1980er Jahren zurückgeführt werden. Samuels Pionierarbeit bei der Entwicklung eines selbstlernenden Damespielprogramms legte den Grundstein für den Kompromiss zwischen Erkundung und Ausbeutung und für das Lernen aus Interaktionen in RL. Suttons Forschungen im Bereich des Zeitdifferenzlernens und der Q-Learning-Algorithmen entwickelten die RL-Methoden weiter. Mit der Integration neuronaler Netze in den 1990er Jahren und bedeutenden Durchbrüchen beim Deep Reinforcement Learning in den frühen 2010er Jahren entwickelte sich das Feld weiter, wie der Erfolg des DQN-Algorithmus von DeepMind beim Erlernen von Atari-Spielen zeigt. Mit zunehmender Rechenleistung und Datenverfügbarkeit fanden RL Anwendungen in verschiedenen Geschäftsbereichen. Seine Nützlichkeit in geschäftlichen Anwendungsfällen wurde deutlich, als RL-Algorithmen beeindruckende Fähigkeiten bei der Optimierung von Online-Werbung, Empfehlungssystemen, dynamischer Preisgestaltung, Bestandsmanagement und anderen Entscheidungsfindungsproblemen mit komplexen und unsicheren Umgebungen demonstrierten, was zu seiner Übernahme und Erforschung in zahlreichen Geschäftsumgebungen führte.