Moderne Ansätze aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere das Deep Learning, haben den Bereich der Sportwissenschaft revolutioniert. Computer-Vision-Ansätze spielen eine zentrale Rolle bei der Umwandlung visueller Daten (z. B. Videoaufzeichnungen von Wettkämpfen oder Trainingseinheiten) in verwertbare Informationen, die Forscher:innen, Trainer:innen, Analyst:innen und Sportler:innen wertvolle Erkenntnisse liefern. Die Anwendungen von Computer Vision im Sport sind vielfältig und reichen von der Erkennung von Spieler:innen, der Verfolgung von Bewegungen und der Erkennung von Aktionen über die Extraktion von Key-Performance-Indikatoren (KPIs) und taktischen Mustern bis hin zur Schätzung von Positionsdaten. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, mit den neuesten Entwicklungen im Bereich Deep Learning Schritt zu halten, um die rasanten Entwicklungen im Bereich der Computer Vision in der Sportanalytik zu verstehen. In diesem Kapitel geben wir einen Überblick über die Grundlagen und die jüngsten Forschungsfortschritte im Bereich der Computer Vision für die Sportwissenschaft. Wir stellen modernste Algorithmen vor und bieten praktische Einblicke in relevante Anwendungen der Sportanalyse, einschließlich Objekterkennung und -verfolgung, Aktionserkennung und Sportfeldregistrierung. Abschließend gehen wir auf bestehende Herausforderungen ein und diskutieren potenzielle künftige Forschungsrichtungen wie generative KI-Modelle für die Sportanalyse.