Rychlý nárůst objemu dat sbíraných a uchovávaných v různých aplikačních oblastech přináší nové problémy a výzvy při jejich zpracování a interpretaci. Tyto nové přístupy bývají označovány jako dobývání znalostí z databází nebo dolování z dat.

Dobývání znalostí z databází můžeme charakterizovat jako netriviální proces analýzy rozsáhlých dat s cílem nalézt zajímavé a užitečné znalosti. Typickými úlohami dobývání znalostí jsou deskripce dat a sumarizace, klasifikace, predikce, segmentace, popis konceptů, analýza závislostí, detekce odchylek. Algoritmy používanými pro analýzu jsou pak např. rozhodovací stromy, rozhodovací pravidla, asociační pravidla, umělé neuronové sítě, bayesovské metody, regresní analýza nebo shluková analýza.