El aprendizaje adversarial es un enfoque de entrenamiento que expone los modelos a entradas deliberadamente desafiantes, manipuladoras o similares a ataques. Su propósito es mejorar la robustez, la seguridad y la fiabilidad frente a comportamientos adversariales o estrés de distribución.