Noch deutlicher wird die Abgeschlossenheit, nähert man sich der Texterkennung aus einer technischen Perspektive. Insbesondere für die Texterkennung von Handschriften und frühen Drucken lohnt sich der Einsatz von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">machine learning</hi>, konkret rekurrenten neuronalen Netzen (RNN). Das Training solcher Netze muss selbstredend vor der eigentlichen Erkennung erfolgen. Die trainierte Ausgabe entspricht dabei einem nachgeahmten, determinierten menschlichen Input. Je nach Grösse des Trainingssets und der Variabilität der Schriften wird dies mehr oder minder genau erreicht. Zentral im Prozess ist das erwartete Resultat, oder anders formuliert die Art und Weise, wie Text aufbereitet wird. Die Aufbereitung selbst, beispielsweise die stillschweigende Auflösung von Abkürzungen, Normalisierung von Schreibungen oder das Einfügen bzw. Zusammenführen von Zeilenumbrüchen, wird Konsequenzen auf die Ergebnisse haben. Auch der verwendete Zeichensatz (etwa die Codierung in Unicode) oder Vereinheitlichungen wird das Resultat beeinflussen.