Duboko učenje u istraživanjima biologije donosi koristi kada sirovi, visoko-dimenzionalni podaci poput slika, sekvenci ili mreža interakcija sadrže više relevantnih informacija od ručno izrađenih značajki. Za strukturirane tablične podatke, poput kliničkih varijabli ili inženjerskih genomskih značajki, klasične metode strojnog učenja, posebice ansambli zasnovani na stablima, ostaju učinkovitiji izbor zbog bolje interpretabilnosti i otpornosti na prekomjerno podešavanje.