Deep-Learning-Rekonstruktion verwendet künstliche neuronale Netzwerke zur Wiederherstellung und Optimierung von Bild- und Datensätzen. In materialwissenschaftlichen Anwendungen trägt diese Technik zur verbesserten Darstellung von Mikrostrukturen und Fehleranalysen bei, indem sie Rauschreduzierung und Detailverbesserung ermöglicht.