Sensory przetwarzają dane poprzez przekształcanie bodźców fizycznych, takich jak światło, dźwięk, ciśnienie, czy substancje chemiczne, w sygnały elektryczne, które mogą być interpretowane przez systemy elektroniczne lub komputerowe. Do interpretacji tych danych często wykorzystuje się algorytmy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, takie jak sieci neuronowe, algorytmy klasyfikacyjne (np. SVM, drzewa decyzyjne), czy algorytmy przetwarzania sygnałów (np. FFT - szybka transformata Fouriera) w celu identyfikacji wzorców, dokonywania predykcji lub podejmowania decyzji.