Успіхи глибокого навчання призвели до революції в області штучного інтелекту, демонструючи можливості створення автономних систем з високим рівнем розуміння середовища функціонування. Ці успіхи, а також нові завдання та вимоги в галузі освоєння космосу зумовили підвищений інтерес протягом останніх років до методів глибокого навчання серед працюючих в космічній сфері вчених і практиків.

         Метою цієї оглядової статті є аналіз останніх досягнень в галузі використання глибокого навчання для вирішення завдань навігації, наведення та керування в космосі. Розглянуто завдання керування кутовим і відносним рухом космічних апаратів при вирішенні як традиційних, так і нових завдань, таких як сервісні операції в космосі. Проаналізовано роботи, присвячені застосуванню цих методів для виконання операцій посадки і зависання при реалізації місій на Місяць, Марс і астероїди. Для вирішення таких завдань використовуються як методи навчання з учителем, так і навчання з підкріпленням. Розглянуто використання різних архітектур штучних нейронних мереж, в тому числі згорткові та рекурентні. Аналізується можливість спільного використання глибокого навчання і методів теорії керування для підвищення ефективності вирішення розглянутих завдань. Виділено складності, що обмежують застосування розглянутих методів для космічних застосувань. Позначені необхідні напрямки досліджень для вирішення цих проблем.