Vieses algorítmicos são distorções nos resultados gerados por sistemas de inteligência artificial que ocorrem devido a dados tendenciosos ou preconceituosos utilizados durante o treinamento do modelo. Esses vieses podem levar a decisões injustas ou discriminatórias, refletindo desigualdades sociais existentes. Eles não são apenas erros técnicos, mas sim reflexos de preconceitos presentes nos dados, que podem ser históricos ou culturais. Portanto, é crucial que as empresas e desenvolvedores estejam atentos à qualidade e à diversidade dos dados que utilizam para treinar seus algoritmos, a fim de minimizar esses vieses.