Ogólne zastosowanie maszynowego uczenia się to m.in.: analiza i użytkowanie olbrzymich baz danych, w przypadku których rozmiary, złożoność oraz wymóg ciągłej aktualizacji uniemożliwiają niezautomatyzowaną analizę (np. w takich dziedzinach jak ekonomia, medycyna, chemia) dostosowywanie się systemu do środowiska poprzez dynamiczną modyfikację, pozwalającą na poprawne działanie w zmiennych warunkach (robotyka, systemy sterowania, produkcji, analizy danych) poszukiwanie i analiza zależności w dużych bazach danych w celu syntetycznego przedstawiania informacji według podanych kryteriów (systemy eksperckie, wyszukiwarki internetowe) analiza, badanie i opracowywanie bardzo złożonych problemów, trudnych do opisu i często nie posiadających wystarczających modeli teoretycznych, których uzyskanie jest kosztowne, czasochłonne lub mało wiarygodne (fizyka, matematyka)
Zastosowania praktyczne Uczenie maszynowe wciąż się rozwija i znajduje nowe praktyczne zastosowania.