Avtonomni sistemi postajajo vse pomembnejši pri opravljanju nalog, ki so za ljudi preveč nevarne, pretežke ali monotone. Sistemi se odzivajo na dogodke v okolju in sprejemajo ustrezne odločitve: zaznavajo, se učijo, razmišljajo in delujejo samozavestno ter se inteligentno odzivajo na nepredvidene spremembe v okolju.
Avtonomni sistemi ponujajo tudi velik potencial za sodelovalno robotiko. Na podlagi izkušenj na primer lahko predvidijo, kaj bo delavec storil v naslednjem koraku, in ustrezno nadzorujejo njegove gibe. Zaradi tega predvidevanja gibanja je sodelovanje varnejše in učinkovitejše.
Če avtonomni robot pozna želeno končno stanje, lahko z ustreznimi algoritmi umetne inteligence izpelje tudi vse delovne korake, ki so potrebni za rešitev naloge. Poleg spodbujevalnega učenja uporabljamo tudi biološko navdihnjeno umetno inteligenco: ta učinkovita in specializirana umetna inteligenca se zgleduje po inteligenci mravelj, čebel in drugih žuželk.
Da bi omogočili te in druge inteligentne zmogljivosti robotov, kot sta pakiranje škatel ali ocenjevanje teže, je mogoče umetno inteligenco učiti s pomočjo virtualno ustvarjenih podatkovnih nizov. Uporablja se tudi učenje Sim2Real – učenje v simulacijah ali hibridnih sistemih in izvajanje naučenega na resničnem robotu.