Læringsraten bestemmer i hvor stor grad den nye tilegnede informasjonen skal erstatte den gamle informasjonen, og er . Dersom raten , skal ingenting av den nye versjonen erstatte den gamle, og agenten har derfor ikke lært noe. Derimot, dersom , skal all gammel informasjon erstattes av den nye, og agenten har da fått maksimalt læringsutbytte. Derfor er en læringsrate på 1 optimal i fullt deterministiske miljøer. I praksis er vanligvis en læringsrate av en konstant verdi benyttet, for eksempel for alle .