Zekâ, ilişki kurma, problem çözme ve çevreye uyum sağlama gibi bilişsel yetileri kapsamaktadır. Yapay zekâ (YZ) ise, bu yetileri makinelerde taklit etmeyi amaçlayan sistemler bütünüdür. YZ, makine öğrenmesi, yapay sinir ağları ve derin öğrenme gibi alt alanlarla gelişmiştir. Makine öğrenmesi, sistemlerin verilerden öğrenerek karar verebilmesini sağlarken; yapay sinir ağları, insan beynindeki nöronları taklit eden katmanlı yapılarla çalışır. Bu yapılarının derin ve çok katmanlı hâli olan derin öğrenme ise, özellikle görüntü, ses ve metin gibi karmaşık veriler üzerinde yüksek başarı gösteren bir modelleme yöntemidir.

Diş hekimliğinde yapay zekâ, hasta kayıt yönetimi, teşhis destek sistemleri ve görüntü analizleri gibi alanlarda önemli gelişmeler sağlamıştır. Panoramik, periapikal ve konik ışınlı bilgisayarlı tomografi (CBCT) görüntülerinde dişlerin otomatik tespiti ve sınıflandırılması, tedavi planlamasında yüksek doğruluk sunmaktadır. Ayrıca diş yaşının belirlenmesi, çürük ve patoloji tespiti, sefalometrik analiz ve ağız hastalıklarının erken teşhisinde de yapay zekâ destekli sistemler başarıyla kullanılmaktadır. Bu gelişmeler, klinik verimliliği artırmakta ve hataları azaltarak hasta bakım kalitesini iyileştirmektedir.