Unsupervised learning bruges ofte, når dataene ikke har nogen labels eller etiketter, der kan fortælle algoritmen, hvad de repræsenterer. Algoritmen skal derfor forsøge at finde mønstre i dataene på egen hånd.
Et eksempel på unsupervised learning er clustering, hvor algoritmen forsøger at finde naturlige grupper af data og adskille dem fra hinanden. Algoritmen forsøger at placere datapunkter i grupper baseret på deres karakteristika og egenskaber. Clustering kan bruges til at opdele kunder i grupper baseret på deres adfærd, eller til at identificere mønstre i billeder eller tekst.