یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی کمک فراوانی به صرفه جویی در هزینه‌های عملیاتی و بهبود سرعت عمل تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌کند. به عنوان مثال در صنعت نفت و پتروشیمی با استفاده از یادگیری ماشینی، داده‌های عملیاتی تمام حفاری‌ها اندازه‌گیری شده و با تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌هایی تنظیم می‌شود که در حفاری‌های بعدی استخراج پربازده و بهینه‌تری داشته باشیم.
کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص و پیش‌بینی سرطان
شبکه‌ی عصبی مصنوعی می‌تواند مسائل متفاوت طبقه‌بندی و شناسایی الگو را مدیریت کند. چند لایه‌ی پنهان که نمایانگر اتصالات عصبی به صورت ریاضی هستند معمولاً در این فرایند استفاده می‌شوند. با اینکه این روش می‌تواند بسیاری از مشکلات را حل نماید اما ساختار لایه‌ای آن می‌تواند بسیار وقت‌گیر باشد و علاوه بر آن فهمیدن فرایند طبقه‌بندی و یا اینکه چرا یک شبکه عصبی مصنوعی کار نمی‌کند تقریباً غیرممکن است. در صورت داشتن ورودی‌ پر اختلال می‌تواند آن را تحمل کند. یک مثال برای شبکه عصبی می‌تواند نقشه‌های خودسازمان‌دهنده باشد.