Teilchenschauer können sowohl durch Photonen als auch durch geladene Teilchen erzeugt werden. Letztere kommen etwa 1000-mal häufiger vor als die durch Photonen erzeugten Teilchenschauer. Dies beeinflusst die Sensitivität des VERITAS-Experiments erheblich. Um diese gegenüber Gammastrahlung zu steigern, ist es notwendig, die Gamma-Hadron Separation zu verbessern. In dieser Dissertation wurde eine Analysemethode, basierend auf Boosted Decision Trees (BDTs), entwickelt und für die Analyse der Daten des VERITAS-Observatoriums optimiert. Das große Potential zur Unterscheidung von Teilchenschauern der Photonen und der Hadronen wird anhand ausführlicher Tests und systematischer Studien mit Simulationen von Gammastrahlung und Beobachtungsdaten der kosmischen Strahlung verdeutlicht. Im Vergleich zur Standardanalyse kann die Sensitivität mit Hilfe der BDT Methode deutlich erhöht werden. Die entwickelte und optimierte BDT Methode wird auf Beobachtungsdaten der Cygnus-Region angewandt. Diese ist eine der aktivsten sternbildenden Regionen unserer Galaxie und beherbergt eine Vielzahl von potentiellen kosmischen Teilchenbeschleunigern. Aufgrund der enormen Dichte an potentiellen Quellen sowie der hohen Wahrscheinlichkeit, neue Quellen zu detektieren und zu identifizieren, wurde die Cygnus-Region von April 2007 bis Juni 2012 mit VERITAS beobachtet. Die Beobachtungsdaten wurden mit einer für diese Himmelsregion optimierten Analysetechnik aufbereitet und ausgewertet. Vier Quellen hochenergetischer Gammastrahlung wurden detektiert: VER J2031+415, VER J2019+407, VER J2019+368 und VER J2016+371. Detaillierte spektrale Untersuchungen werden vorgestellt, gefolgt von einer Diskussion möglicher assoziierter Objekte in anderen Wellenlängenbereichen. Schließlich konnten mit Hilfe der verbesserten Sensitivität von VERITAS durch die BDT Methode niedrigere Obergrenzen für den Fluss der hochenergetischen Gammastrahlung von 50 potentiellen Gammastrahlungsquellen abgeleitet werden. / Particle showers can be generated by photons or charged cosmic rays. Before applying any selection requirements, showers initiated by cosmic rays are about 1000 times more common than those initiated by photons. This constitutes a vast amount of background events measured by VERITAS, limiting the sensitivity to gamma rays. To improve the separation power between gamma-ray and cosmic-ray showers, an analysis technique based on Boosted Decision Trees (BDTs) is developed. Extensive tests are performed to study the discrimination capabilities of the BDT method using cosmic-ray data and Monte-Carlo simulations of gamma rays. Compared to the VERITAS standard analysis, the BDT method improves the sensitivity of detecting gamma rays. The BDT method is applied to data obtained from observations of the Cygnus region, one of the most active star-forming regions of our Galaxy. It hosts numerous astrophysical objects capable of accelerating particles to extremely high energies, such as supernova remnants, pulsar wind nebula, binary systems, and associations of massive OB stars. The high density of potential sources and the information from multiwavelength observations led VERITAS to perform observations of the Cygnus region between April 2007 and June 2012. Four sources were detected in very-high-energy gamma rays: VER J2031+415, VER J2019+407, VER J2019+368, and VER J2016+371. They were analysed in detail and compared to possible counterparts measured at other wavelengths. The spectra of the three of the sources were fit to a power law. Two out of three spectra are consistent with those obtained in previous measurements, where the third one shows a softer spectral index than the published result. Finally, the greater sensitivity reached with the BDT method allowed the derivation of the most stringent upper limits to date on 50 potential gamma-ray sources.