Proximal Policy Optimization algoritması veya kısaca PPO, takviyeli öğrenme alanındaki en ileri yöntemlerden biri olarak kabul edilmektedir. Bu algoritma, farklı ortamlarda öğrenme politikalarını optimize etmek amacıyla tasarlanmış olup, kullanım ve keşif arasında denge sağlayarak birçok önceki algoritmaya göre daha iyi performans sunar.
PPO, öğrenme politikasındaki ani değişiklikleri önlemek ve sınırlı, kademeli güncellemeler yapmak gibi özel mekanizmalarıyla modellerin eğitiminde daha fazla istikrar ve daha hızlı yakınsama sağlar. Bu özellikler, PPO'nun oyunlar, robotik ve otomatik kontrol gibi çeşitli alanlarda çok kullanılmasına neden olmuştur.