احتمالات
یکی از مهم ترین کاربردهای ان در علم کامپیوتر است. مخصوصا در حوزه هوش مصنوعی در بخش مهم از آن استفاده می شود و این علم اساس و پایه پیشروی ها در ان حوزه می باشد که یکی از آن ها بخش الگوریتم های تکاملی و ژنتیک است و بخش دیگر در بخش های یادگیری های سیستم های هوشمند توسط الگوریتم های یادگیرنده همچون شبکه های بیزین و شبکه مارکوف که بر پایه روش ها و مدل های احتمالاتی بنیاد شده است.
جدول مراجعه و جستجو
در موارد آنالیز داده، نظیر پردازش تصویر، جدول مراجعه برای تبدیل داده ی ورودی به یک فرمت خروجی مطلوب تر استفاده می شود. برای مثال،برای جلوه ی بیشتر تفاوت در حلقه ی های سیاره ی زحل، تصویر طیف خاکستری از سیاره ی زحل به تصویر رنگی تبدیل می شود.  یک مثال کلاسیک برای کاهش محاسبات زمان اجرا با استفاده از جدول مراجعه، بدست آوردن نتیجه ی یک محاسبه ی مثلثاتی مثل مقدار سینوس است. محاسبه ی توابع مثلثاتی می تواند بطور چشمگیری یک نرم افزار محاسباتی را کند کند . اگر همین نرم افزار، سینوس تعدادی از مقادیر، مثلا تمام مقادیر کامل درجه ها را از پیش محاسبه کند، خیلی سریع تر اجرا و تمام می شود(جدول مورد نظر را می توان به شکل متغیرهای استاتیک در زمان اجرا تعریف کرد و بدین صورت، هزینه ی زمان اجرای مکرر را کاهش داد ). زمانیکه یک برنامه نیاز به سینوس یک مقدار داشته باشد، می تواند به جدول مراجعه کند تا نزدیک ترین مقدار سینوس را از یک آدرس حافظه استخراج کند و همچنین ممکن است مقدار سینوس مورد نظر را از بین دو مقدار جدول دریافت کند. در این حالت نیازی به محاسبه از طریق فرمول ریاضی نیست.  بنابراین جدولهای مراجعه توسط پردازنده های جانبی مخصوص ریاضیات، در سیستم های کامپیوتری استفاده می‌شود. یک خطا در جدول مراجعه، عامل ایجاد باگ مشهور تقسیم ممیز شناور بود. توابع دارای یک متغیر (نظیر سینوس و کسینوس) ممکن است  توسط یک آرایه پیاده سازی شوند. توابع حاوی دو یا بیش از دو متغیر نیازمند تکنیک‌های اندکس سازی آرایه ای چند بعدی هستند.  بنابراین در مورد دوم ممکن است از یک آرایه دو بعدی مثلاً  power[x][y] برای جایگزینی یک تابع محاسبه x برای یک محدوده از مقادیر   x و y استفاده شود.