2048, 4x4 ızgara üzerinde oynanan hücre kaydırmalı bir oyundur. 2048 oyunu kısa bir süre içerisinde insanlar arasında yayılarak önemli bir oynanma süresine sahip oldu. Popülerliğinin yanında, aksiyon sayısının az olmasına rağmen oluşabilecek çok fazla durumun bulunması nedeniyle yapay zeka araştırmacılarının dikkatini çekti. Tüm ihtimaller dikkate alındığında oyun tahtası üzerinde oluşabilecek durum sayısının 1216 olması ve oyundaki stokastik yapı dikkate alındığında oyunun zorluk derecesi görülmektedir. Literatürde 2048 oyunu üzerine uygulama içeren çalışmalar iki farklı yaklaşım altında değerlendirilmektedir. Bunlar öğrenme tabanlı yöntemler ve arama tabanlı yöntemlerdir. Bu çalışmada bu iki yöntem için en temel algoritmalar belirlendi. Arama tabanlı yöntemler olarak Derin Öncelikli Arama (Depth First Search - DFS) ve Monte Carlo Ağaç Arama (Monte Carlo Tree Search - MCTS) seçilirken, öğrenme tabanlı yöntem olarak Q-Öğrenme (Q-Learning) kullanıldı. Ayrıca algoritmalar budama ve rulet tekerliği gibi farklı teknikler ile uygulandı. Algoritmaların analizleri yapılırken skor ve maksimum karo metrikleri dikkate alındı. Skor metriği dikkate alındığında en başarılı algoritma DFS olurken, maksimum karo dikkate alındığında en başarılı yöntemin MCTS algoritması olduğu tespit edildi.