Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Data Science sind aktuell vieldiskutierte Begriffe, hinter denen moderne Modellierungsansätze stehen. Die Grundidee des Maschinellen Lernens mit künstlichen neuronalen Netzen wird erläutert und in die Theorie des Modellierens eingeordnet. Es stellt sich heraus, dass das Maschinelle Lernen modelltheoretisch eine Modellidentifikation in einer großen und allgemeinen Modellfamilie ist, wodurch die Modellierung hypothesenfrei wird. Doch ihr Erklärungsgehalt ist trotz erfolgreicher Vorhersagen beschränkt. Das Kapitel schließt mit einer kurzen Diskussion, wie viel Wissen in großen Datensätzen liegt und welche Perspektiven die Data Sciences für die mathematische Modellierung bieten.