Die Amplituden- und Phasenspektren der Fouriertransformation sind gute Merkmale um Ziffern zu klassifizieren. Die verwendeten Algorithmen in der Vorverarbeitung stellen aber hohe Anforderungen an die Qualität der Bilddaten.
Es wird eine gute Erkennungsrate erreicht, solange Daten in der Art der Aufgabenstellung verwendet werden. Die Algorithmen und Merkmale sind jedoch nicht geeignet für Daten anderer Struktur. Dies stellte sich bei der Betrachtung der Anwendungsmöglichkeit ``Ziffernerkennung von Fahrzeugkennzeichen'' heraus (siehe Kapitel kapitel : anwendung ërkennen von fahrzeugkennzeichen"). Um dieses Problem zu lösen, müssten die Bilddaten anders vorverarbeitet werden, und vielleicht auch eine andere Netzwerkstruktur verwendet werden.
Trotz der Generalisierungsfähikeiten und Fehlertoleranz von neuronalen Netzen muss bereits bei der Konzeptionierung die Art der Daten stark berücksichtigt werden.