Aus der Sicht der angewandten Informatik ist die Erkennung von Mayaschriftzeichen eine interessante Herausforderung, da die Grundwahrheit nicht bekannt ist. Weil die digitale Beschreibung und Verarbeitung der Zeichen kontinuierlich verbessert wird, kann das Wissen über die Zeichen immer weiter an die Grundwahrheit angenähert werden. Damit entsteht ein Spannungsfeld in dem sich die Entwicklung von Algorithmen und die Entwicklung von geisteswissenschaftlichen Fragestellungen gegenseitig beeinflussen. Dabei kommt es immer wieder zu analytischen hermeneutischen Fragen über die Anwendbarkeit der neuesten Entwicklungen in der Informatik. Insbesondere die – in anderen Anwendungsgebieten – sehr erfolgreichen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Convolutional Neural Networks</hi> bzw. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Deep Learning</hi> scheinen auf Grund der relativ geringen Datenmengen zur Zeit nicht direkt anwendbar. Basierend auf den aktuellsten positiven Ergebnissen sind wir zuversichtlich, dass hier neue Methoden für die digitale Epigraphie in Arbeit sind und Synergien zwischen Gedächtnisleistung, klassischem <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Machine Learning</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Deep Learning</hi> zu weiteren Verbesserungen führen werden.