Los archivos TRN se asocian típicamente con datos de entrenamiento (training data) utilizados en aplicaciones de aprendizaje automático (machine learning) e inteligencia artificial (AI). Estos archivos contienen conjuntos de datos (datasets) esenciales para entrenar modelos, permitiéndoles aprender patrones, realizar predicciones o ejecutar tareas específicas. La estructura de los datos dentro de un archivo TRN puede variar significativamente, dependiendo de la aplicación específica y del tipo de modelo que se esté entrenando. Los formatos de datos comunes incluyen valores separados por comas (CSV), formatos basados en texto con delimitadores específicos, o formatos binarios optimizados para un almacenamiento y una recuperación eficientes. El contenido de un archivo TRN puede incluir características (features), etiquetas (labels) u otra información relevante utilizada para guiar el proceso de aprendizaje. La estructura y el contenido son altamente dependientes del algoritmo de machine learning específico y de la naturaleza del problema que se está abordando. Estos archivos son fundamentales para el desarrollo y la mejora del rendimiento de los modelos de IA en diversos dominios, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la analítica predictiva.