El documento describe el aprendizaje por refuerzo, que consiste en que un agente aprende mediante prueba y error cuáles acciones tomar en diferentes estados para lograr una meta. Explica los elementos básicos de este modelo de aprendizaje y métodos como el perceptrón para implementarlo. Finalmente, concluye que las redes neuronales son fundamentales para la inteligencia artificial y pueden aplicarse a muchos problemas.