کرنل‌ها ابزاری قدرتمند برای یادگیری ماشین هستند که به SVMها اجازه می‌دهند تا مرزهای تصمیم‌گیری پیچیده‌تری را یاد بگیرند و در نتیجه دقت بالاتری را بدست آورند. کرنل‌ها در SVM برای تبدیل داده‌های غیرخطی به یک فضای با ابعاد بالاتر استفاده می‌شوند تا داده‌ها خطی‌سازی شوند و بتوان آن‌ها را بهتر جدا کرد. معمولاً از کرنل RBF استفاده می‌شود که یک کرنل گاوسی است و داده‌ها را به یک فضای با ابعاد نامحدود تبدیل می‌کند. پارامترهای کرنل مانند gamma در RBF باید تنظیم شوند تا بهترین عملکرد بدست آید. کرنل‌ها باعث می‌شوند SVM بتواند داده‌های غیرخطی را دسته‌بندی کند و مرز بهینه‌ای بین کلاس‌ها پیدا کند. انتخاب نوع کرنل و تنظیم پارامترهای آن نقش مهمی در عملکرد SVM دارد.