As redes neurais artificiais aprendem a identificar gatos em imagens através de um processo chamado "aprendizado supervisionado". Durante o treinamento, a rede é alimentada com milhares de imagens de gatos e não-gatos, junto com as respectivas etiquetas (rótulos). Através de várias camadas de neurônios, a rede ajusta seus pesos e conexões com base nos erros cometidos nas previsões, minimizando a diferença entre a saída prevista e a saída real. Esse processo é repetido várias vezes, permitindo que a rede aprenda a reconhecer padrões e características que definem um gato nas imagens.