I limiti degli algoritmi di apprendimento automatico includono la necessità di grandi set di dati per addestrare gli algoritmi e il potenziale di overfitting, in cui gli algoritmi diventano eccessivamente complessi e incapaci di generalizzare oltre il set di dati di addestramento. Inoltre, la mancanza di trasparenza negli algoritmi può rendere difficile capire perché è stata presa una determinata decisione e eseguire il debug dell'algoritmo quando le cose non vanno come previsto. Inoltre, gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere computazionalmente costosi e richiedere una grande quantità di tempo e risorse.
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