مدلسازی عامل بنیان
امروزه عامل‌های هوشمند به‌طور وسیعی در پروژه‌های عملیاتی و تحقیقاتی مورد استفاده قرار می‌گیرند. موسسات و شرکت‌هایی مانند IBM، دایملر کراسلر، وزارت دفاع آمریکا و ناسا به‌طور موفقیت‌آمیزی از سیستم‌های مبتنی بر عامل استفاده می‌کنند و بکارگیری عامل‌ها رفته رفته به یک موضوع حیاتی در فرایندهای توزیع شده و غیر متمرکز تبدیل شده‌است. تمامی این تلاش‌ها را می‌توان به ۴ گروه زیر طبقه‌بندی کرد. مدلسازی عامل بنیان (ABM) یک روش مناسب برای شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده اقتصادی، اجتماعی و به‌طور کلی سیستم‌های پیچیده‌است. این روش مکمل و بسط روش‌های اقتصادسنجی است که تعاملات میان عامل‌های سیستم و سازگاری در سیستم را ترکیب می‌کند. از آنجا که ABM مطالعه واحدهای فردی را ممکن می‌کند، ناهمگنی در میان عامل‌های سیستم ایجاد می‌شود.
یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
یادگیری ماشین در مدل کردن فعل و انفعالات پیچیده در سیستم‌هایی مانند شبکه‌های ژنتیکی، شبکه‌های انتقال سیگنال و مسیرهای متابولیکی به کار می‌آید. مدل‌های گرافیکی احتمالاتی یکی از پرکاربردترین روش‌ها در مدل کردن شبکه‌های ژنتیکی هستند. علاوه بر این از روش بهینه‌سازی زنجیره مارکوف نیز در مسئله‌هایی مانند تشخیص نواحی اتصال فاکتور رونویسی استفاده می‌شود. الگوریتم‌های ژنتیکی که روش‌هایی بر اساس روند طبیعی تکامل هستند در مدل کردن شبکه‌های ژنتیکی و ساختارهای تنظیم‌کننده مورد استفاده قرار می‌گیرند.