Bien que les deux soient utilisés pour la classification et la régression, les SVM sont particulièrement connus pour leur efficacité dans les espaces de grande dimension et leur robustesse contre le surapprentissage, alors que les réseaux de neurones sont plus flexibles et peuvent apprendre des modèles et des relations complexes dans les données, en particulier avec de grands ensembles de données.