Ein Convolutional Neural Network (CNN) ist besonders gut für die Verarbeitung von Bildern geeignet, weil es spezielle Filter verwendet, um wichtige Merkmale wie Kanten, Farbverläufe oder Texturen im Bild zu erkennen. Diese Filter bewegen sich über das Bild und helfen dem Netzwerk, grundlegende Elemente zu erkennen. Dadurch kann das CNN komplexe Muster wie Gesichter oder Objekte in Bildern erkennen und unterscheiden. Das macht CNNs nützlich für viele Anwendungen wie die Erkennung von Gegenständen in Fotos, medizinische Bildanalyse oder autonome Fahrzeuge, die ihre Umgebung verstehen müssen.