La teoría de resonancia adaptativa (ART) propone un modelo de aprendizaje no supervisado que permite a las redes neuronales resolver el dilema entre estabilidad y plasticidad. La teoría se basa en hacer resonar la información de entrada con los prototipos almacenados para categorizar los patrones. Si no hay resonancia, crea una nueva categoría. Las redes ART, como ART1, ART2 y ART3, aprenden de forma competitiva y en línea mientras mantienen la información previa.