Algunos se caracterizan como haciendo la "(más fundamental) 'ciencia' subyacente en el campo de la computación".
En la misma década, Donald Hebb introdujo un modelo matemático de aprendizaje en el cerebro.
En otras palabras, se podrían calcular funciones en varios Estados simultáneamente.
Investigación de ciencias de la computación teórica moderna se basa en estos desarrollos básicos, pero incluye muchos otros problemas matemáticos e interdisciplinarios que han sido planteados.
Los algoritmos se utilizan para cálculo, procesamiento de datos y razonamiento automatizado.
Un algoritmo es un método eficaz expresado como una lista finita[4] de instrucciones bien definidas[5] para calcular una función.
[11] El campo está ampliamente definido e incluye fundamentos de informática, matemáticas aplicadas, animación, estadística, bioquímica, química, biofísica, biología molecular, genética, genómica, ecología, evolución, anatomía, neurociencia y visualización.
En el aprendizaje supervisado, un algoritmo recibe muestras etiquetadas de alguna manera útil.
El algoritmo toma estas muestras previamente etiquetadas y las utiliza para inducir un clasificador.
[15] La criptografía moderna abarca las disciplinas de matemáticas, informática e ingeniería eléctrica.
Las aplicaciones de la criptografía incluyen tarjetas ATM, contraseñas informáticas y comercio electrónico.
La criptografía moderna se basa en gran medida en la teoría matemática y la práctica de la informática; los algoritmos criptográficos se diseñan en torno a supuestos de dureza computacional, lo que hace que dichos algoritmos sean difíciles de romper en la práctica por cualquier adversario.
En teoría, es posible romper un sistema de este tipo, pero es inviable hacerlo por cualquier medio práctico conocido.