یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی در بسیاری زمینه‌ها از جمله مهندسی، کسب و کار، زبان‌شناسی و پزشکی کاربرد دارد. یادگیری ماشینی در بسیاری جنبه‌های زندگی روزمره وارد شده است. برای نمونه، موتورهای جستجوی اینترنتی در گوگل یا بینگ از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند، چرا که نرم‌افزار یادگیری ماشینی آن‌ها چگونگی رتبه‌بندی برای یک صفحه وب را درک کرده‌است. همینطور فیس‌بوک یا برنامه عکس اپل که تصاویر افراد را شناسایی می‌کند نوعی از یادگیری ماشینی است. فیلتر هرزنامه‌ها (یا اسپم) در ایمیل از هم از کاربردهای یادگیری ماشینی است.
کاربردهای هوش مصنوعی
خودروهای امروزی هم‌اکنون ویژگی‌های دستیار راننده برپایه هوش مصنوعی، مانند پارک خودکار و کروز کنترل پیشرفته، را دارا می‌باشند. از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی در اپلیکیشن‌های مدیریت ترافیک نیز استفاده شده‌است به طوریکه به ترتیب زمان انتظار، مصرف انرژی، آلاینده‌ها را به اندازه ۲۵درصد کاهش می‌دهد. در آینده خودروهای تمام خودکار توسعه خواهند یافت. از هوش مصنوعی در حوزه حمل نقل انتظار می‌رود آنرا امن، کارا و قابل اعتماد سازد و درعین حال آسیب‌های اجتماعی و محیط زیستی را به حداقل برساند. چالش عمده در توسعه این نوع از هوش مصنوعی این واقعیت است که سیستم‌های حمل و نقلی ذاتاً پیچیده هستند که با مولفه‌ها و جمعیت بسیاری درگیرند به طوریکه هرکدام اهداف مختلف و بعضاً در تضاد با هم دارند. با توجه به این حجم از پیچیدگی در حمل و نقل، و به‌طور خاص خودروهای خودپیشران، امکان تحقق یک الگوریتم هوش مصنوعی در حوزه رانندگی در دنیای واقعی، در بسیاری از موارد وجود ندارد. برای فائق آمدن بر چالش تحقق شبکه‌های عصبی برای رانندگی خودکار، روش‌هایی برپایه توسعه مجازی به ترتیب آزمایش نوارابزار مطرح شده‌اند.