Assotsiatiivne mälu toob salvestatud teabe välja selle sisu, mitte aadressi järgi: sobiva terviku meenutamiseks piisab osalisest või mürarikkast vihjest – umbes nagu esimesed taktid toovad meelde terve laulu. Hopfieldi võrgud on TI-uuringutes klassikaline näide. Sama põhimõte esineb ka riistvaras (sisuadresseeritav mälu) ja tänapäevaste keelemudelite tähelepanumehhanismi analüüsides.
Tehisnärvivõrgud (artificial neural networks, ANN) on arvutusmudelid, mis koosnevad paljudest ühendatud üksustest („neuronitest“), mis on paigutatud kihtidesse ja töötlevad sisendeid kaalutud ühenduste kaudu. Treenimise käigus kohandatakse kaalusid samm-sammult näidete põhjal, tavaliselt tagasilevi (backpropagation) abil. ANN-id on süvaõppe alus ja annavad jõudu pildituvastusele, kõnetuvastusele ning suurtele keelemudelitele. Hoolimata bioloogilisest eeskujust töötavad need palju lihtsamalt kui inimese aju.
Mustrituvastus on andmetes, näiteks piltides, helides, tekstides või mõõtmistulemustes, esinevate seaduspärasuste, struktuuride või korduvate tunnuste automaatne tuvastamine. Süsteemid määravad uued vaatlused tuntud kategooriatesse või avastavad rühmi ilma ette antud siltideta. Rakenduste hulka kuuluvad näo- ja käekirjatuvastus, tootmise kvaliteedikontroll ning ebatavaliste tehingute märkamine. See distsipliin on masinõppe oluline alus.
Kognitiivne andmetöötlus (cognitive computing) on koondmõiste süsteemidele, mis peaksid jäljendama inimmõtlemise protsesse, nagu keele mõistmine, arutlemine ja kogemusest õppimine, et toetada inimeste otsuseid. Termin sai laialt tuntuks 2010. aastatel peamiselt IBM Watsoni kaudu. See ühendab selliseid meetodeid nagu loomuliku keele töötlus, masinõpe ja teadmuse esitamine; täna räägitakse selle asemel sagedamini TI-assistentidest või keelemudelitest.
