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A aprendizagem por reforço (AR) surgiu como uma abordagem transformadora no domínio dos sistemas autónomos, permitindo a tomada de decisões inteligentes e o controlo em robótica, automóveis autónomos, cuidados de saúde, automação industrial e infra-estruturas inteligentes. Ao longo desta discussão, explorámos os conceitos fundamentais, as metodologias, os desafios e as aplicações no mundo real da RL em sistemas autónomos, destacando tanto o seu potencial como as suas limitações. A aplicação da RL na robótica e nos sistemas autónomos é sustentada pelos processos de decisão de Markov (MDP), que fornecem um quadro estruturado para a tomada dedecisões sequenciais . O desenvolvimento de métodos baseados em valores, como as Deep Q Networks (DQN), e de abordagens baseadas em políticas, como os métodos Policy Gradient e Ator Critic, permitiu que os robôs e os agentes autónomos aprendessem comportamentos complexos por tentativa e erro. Além disso, as técnicas de RL sem modelo e baseadas em modelo oferecem diferentes compensações em termos de eficiência e adaptabilidade da amostra, abrindo caminho para controladores baseados em aprendizagem mais versáteis e práticos.