该软件的终极目标，就是让机器人更易于使用，它无需编写新代码，也没有图形用户界面，用户使用BrainOS可以训练机器人做一些简单的任务，比如通过手工流程引导机器人移动某个特定的物体。
如果在复杂多变的环境下，机器人很难表现稳定，因此依靠经验学习掌握技能是未来机器人必须要掌握的方法。实际上，一些商用机器人已经具备了简单学习的能力。但是BrainOS包含了一系列学习的技术，让机器人工程师可以轻松访问软件库学习任务，比如物体对象识别，导航，以及执行操作。
雷锋网曾报道，去年在波士顿举办的一场机器人活动中，Brain Corporation公司在一台机器人上展示了该软件的应用，当时那台机器人是一款体积不大的红色机器人，有些类似Segway，在这台机器人头部安装了两个摄像头，就像是两个眼睛。你可以给这款机器人展示一个物体，然后让它围着这个物体兜圈。
BrainOS软件的学习能力包括将信息推送进一个模拟的虚拟神经和突触网络，之后可以提供正面和负面的反馈，整个过程被称作“监督式学习”，最近几年该方法已经证明是比较有效果的。
Todd Hylton是Brain Corporation公司高级副总裁，他在一份申明中表示，目前机器学习软件主要用于学术研究，行业工程师却很少采用。“通过提供核心技术框架，BrainOS可以让工程师使用，用于原型机器人应用和商业机器人”。
Ashutosh Saxena是RoboBrain项目主管，该项目由康奈尔大学和斯坦福大学合作创立，主要研究如何将机器学习方法应用到机器人身上。他表示，BrainOS对于那些商业机器人厂商来说会非常有吸引力。“机器人产品不仅要易于使用，而且还需要整合高级别技能，比如可视化和运动规划功能，市场对这类机器人的需求量很大。”
不仅如此，Brain Corporation公司的一款全新版本软件，还利用了高通公司开发的bStem芯片。这款芯片模拟了人类大脑，可以平行存储和处理数据。这种“神经形态”芯片可以高效运行模拟神经网络，高通公司希望在未来商业化此技术。
得益于电脑芯片，传感器以及制动器这些硬件的发展，机器人技术正在快速进步，软件在其中也扮演了非常重要的角色，举个例子，开源的Robot Operating System让工程师可以轻松给机器人添加新功能。此外，像BrainOS这样先进的机器学习软件，还可以让机器人分享更先进的功能，让机器人从彼此的经验中学习。
