在强化学习 (RL) 中处理稀疏奖励具有挑战性，因为智能体在大多数行为上接收到的反馈很少或没有反馈，这使得学习有效的策略变得困难。稀疏奖励发生在智能体只有在实现罕见的高级目标（例如，赢得一场游戏或解决一个难题）时才会获得奖励的环境中。如果没有中间反馈，智能体可能难以有效地探索或发现有意义的行为。为了解决这个问题，开发人员使用诸如奖励塑造、内在动机和课程学习等技术。
奖励塑造会修改环境的奖励结构，以提供中间指导。例如，在迷宫求解任务中，与其仅奖励智能体到达出口，不如为靠近目标的行为添加少量奖励。这有助于智能体学习渐进式进展。但是，设计这些奖励需要领域知识，并且如果塑造的奖励与真实目标不一致，则会带来意外行为的风险。基于势函数的奖励塑造等工具可以通过确保添加的奖励不会产生局部最优解来缓解这种情况，局部最优解会分散对主要目标的注意力。例如，在机器人技术中，学习抓取物体的机器人可能会因减少与目标的距离而获得奖励，即使最终的抓取很少见。
内在动机通过奖励智能体发现新状态或减少不确定性来鼓励探索。诸如随机网络蒸馏 (RND) 或好奇心驱动的探索等方法使用单独的神经网络来预测智能体行为的结果，奖励预测不准确的状态（即，智能体处于不熟悉的领域）。例如，在像蒙特祖玛的复仇这样的奖励稀疏游戏中，好奇心驱动的智能体通过寻找他们以前没有见过的房间或互动来更有效地探索。另一种方法是基于计数的探索，它跟踪状态被访问的频率，并奖励智能体进入不常访问的状态。即使没有外部奖励，这些方法也有助于智能体进行探索。
课程学习和分层 RL 将问题分解为可管理的步骤。课程从简单的任务（例如，朝着附近的物体移动）开始，并逐渐增加难度（例如，导航复杂的地形）。分层 RL 将任务分解为子目标，其中每个子目标（例如，在寻找钥匙之前打开门）提供中间奖励。例如，送货机器人可能首先学习导航到房间，然后找到特定的架子。诸如 Hindsight Experience Replay (HER) 等框架也有助于允许智能体从失败的尝试中学习。在 HER 中，当未实现目标时，智能体会将实现的状态视为新目标，从而使其能够从部分进展中学习。这些方法通过创建结构化的学习途径来减少对稀疏奖励的依赖。