تعتبر التقييمات السياحية عبر الإنترنت مصدراً غنياً بالمعلومات التي تساهم في اتخاذ القرارات السياحية. تُعَدُّ تقنيات التعلم العميق من أبرز مجالات الذكاء الاصطناعي التي تُستخدم لتحليل البيانات الضخمة، وخاصة في مجال السياحة. لذلك يهدف البحث إلى استكشاف كيفية استخدام تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) لتحليل التقييمات السياحية على الإنترنت، واستثمار هذه التحليلات في تقديم توصيات مخصصة للمستخدمين. اتبعت الدراسة منهجية تحليلية قائمة على جمع وتحليل البيانات من التقييمات السياحية المتاحة على منصات مختلفة. تم استخدام تقنيات التعلم العميق، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN)، لاستخراج الأنماط والاتجاهات من هذه التقييمات.​ تم جمع بيانات التقييمات السياحية من منصات الكترونية متعددة، مع التركيز على التقييمات باللغة العربية. تمثل مجتمع الدراسة في العاملين في مختلف المستويات الإدارية والفنية والهندسية في مواقع سياحيه مختلفة. تم الاعتماد علي تحليل عدد 350 استمارة صالحة لتحليل بياناتها من إجمالي ما تم توزيعه من استمارات. أظهرت النتائج أن تقنيات التعلم العميق قادرة على استخراج المعلومات الدقيقة من التقييمات السياحية، مما يساعد في فهم تفضيلات السائحين.​ تمكن النموذج المقترح من تقديم توصيات مخصصة للسائحين بناءً على تحليل التقييمات، مما أدى إلى زيادة نسبة رضا العملاء بنسبة 15%.​.