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ケモインフォマティクスでは、機械学習やデータマイニングの手法がよく使われます。 機械学習とは、既知のデータ（例えば、化合物と活性・物性の対応データ）をもとにコンピューターに学習器とよぶ推定アルゴリズムを構築し、未知のデータ（化合物）について予測する方法です。 データマイニングは、既知のデータを整理・統合することで、データ間の未知の関係性を発見する方法です。 機械学習による予測・分類の手法は、学習データとしてラベル付きのデータ（例えば、化合物と活性・物性の対応データ）が必要な教師あり学習と、ラベル付きデータを必要としない教師なし学習があります。 教師あり学習は予測のタイプに応じて、離散的なクラス・ラベルを予測する分離問題（活性の「ある」「なし」を分類）と、連続的な数値を予測する回帰問題（活性・物性の値を予測）に大別されます。 教師なし学習の代表例はクラスタリングであり、離散的なクラスを予測す