In den vergangenen Jahren wurden Methoden der Mustererkennung basierend auf neuronalen Netzen<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="ftn2" /> mit großem Erfolg für die Analyse von kunsthistorischen Daten eingesetzt. Im Vordergrund stand z.B. die Detektion von Objekten wie Autos oder Tieren in großen Kunstsammlungen (Crowley und Zisserman, 2016; Gonthier et al., 2022), die Erkennung von geruchsbezogenen Objekten (Zinnen et al., 2022), oder die Wiedererkennung von Personen (Westlake et al., 2016) und Gesichtern in Kunstwerken (Bengamra et al., 2021, Mermet et al., 2020). Auch die Optimierung der Methode und damit der Detektionsergebnisse war ein Forschungsschwerpunkt (Kadish et al., 2021; Jeon et al., 2020). Andere Arbeiten adressieren die Aufgabe, Bilder oder Bildausschnitte zu finden, um künstlerische Netzwerke oder Rezeptionsprozesse zu studieren (Seguin et al., 2016; Ufer et al., 2021, Castellano et al., 2021). Die Fülle an Arbeiten, die computergestützte Methoden zur Analyse und zum Kunstverstehen anwenden, spiegelt sich in mehreren Übersichstartikeln wider, z.B. Bengamra et al. (2024) und Castellano und Vessio (2021).