Dieser Ansatz der KI versucht, Intelligenz durch die Nachbildung von Netzwerken aus einfachen, miteinander verbundenen Einheiten zu erzeugen – ähnlich den Neuronen im Gehirn. Künstliche Neuronale Netze und Deep Learning sind die bekanntesten Beispiele hierfür. Im Gegensatz zur symbolischen KI, die mit expliziten Regeln und Symbolen arbeitet, „lernt“ die konnektionistische KI Muster und Zusammenhänge direkt aus den Daten.