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O reconhecimento de padrões visa classificar dados baseados em conhecimento ou informações estatísticas extraídas de padrões. Estes padrões a serem classificados normalmente são grupos de medidas ou observações que definem pontos em um espaço multidimensional apropriado. As técnicas de Reconhecimento de Padrões têm, assim, um vasto leque de aplicações num grande número de áreas científicas e tecnológicas. No ramo comercial, por exemplo, reconhecer padrões é muito relevante para impulsionar as vendas e oferecer da melhor forma o que é de maior interesse dos clientes. O algorítmo Apriori é utilizado para mineração de conjuntos de itens frequentes e aprendizado de regras de associação em bases de dados. Ele prossegue identificando os itens individuais frequentes no banco de dados e estendendo-os a conjuntos de itens cada vez maiores, desde que esses conjuntos de itens apareçam com frequência suficiente no banco de dados. Os conjuntos de itens frequentes determinados por Apriori podem ser usados para determinar regras de associação que destacam tendências gerais no banco de dados.