지도학습은 정답이 존재하는 훈련용 데이터를 입력한 뒤 컴퓨터가 데이터의 특징을 나타내는 함수를 찾아내면 함수를 통해 스스로 답을 찾을 수 있도록 지도하는 방법이다. 명확한 입력 값과 출력 값이 존재하는 지도학습은 학습 데이터를 많이 넣을수록 정확성을 높일 수 있다. 컴퓨터는 학습 정보를 통해 입력 값의 특징을 파악하여 정답과 연결시킨다. 
지도학습(Supervised Learning)은 말 그대로 컴퓨터가 지도를 받으면서 학습을 수행한다는 뜻이다. 정답이 있는 훈련용 데이터(training data)를 이용하여 데이터의 특성을 나타내는 함수를 찾아낸 후, 찾아낸 함수를 통해 컴퓨터가 알아서 답을 찾도록 만드는 것이다. 따라서 지도학습은 명확한 입력 값과 출력 값이 존재한다. 지도학습의 예로서, 이미지 내에서 얼굴을 찾아내는 기술을 들 수 있다. 얼굴을 찾아내기 위해서는 사람의 얼굴 사진을 컴퓨터에 학습을 시킨다. 이때, 단지 몇 개의 사진을 학습시켜서는 사진 안에 얼굴이 있다는 확신을 가지기 힘들다. 그래서 많은 양의 얼굴 사진을 학습 데이터로 사용하며, 많이 하면 할수록 더욱 정확히 얼굴을 판별하기 쉬운 것이다. 이처럼, “이건 사람의 얼굴이다”라는 것을 알려주고 수백 장의 얼굴 사진을 학습 시키는 방법을 지도학습이라고 한다. 즉, ‘이건 사람의 얼굴이다‘라는 정답이 있는 데이터들을 통해 학습을 진행하는 방식이라고 할 수 있다. 지도학습을 통해, 컴퓨터가 얻어내는 학습 정보는 사람의 눈, 코, 입, 위치와 같은 특징들이다. 이 정보들을 이용해서, 나중에 사진을 보고 사람의 얼굴을 찾아내는 것이다. 이러한 지도학습에 기반을 둔 인공지능 기법(또는 알고리즘)에는 회귀 분석, 의사 결정 트리, 신경망 알고리즘, 나이브 베이즈, 연관 규칙 등이 있다.