بینایی ماشین (Computer Vision)  : شبکه‌های عصبی کانولوشنی CNNs  توانسته‌اند در تشخیص اشیاء، شناسایی چهره، خودروهای خودران، و تحلیل تصاویر پزشکی نتایجی فراتر از توان انسان ارائه دهند. امروزه مدل‌هایی چون YOLO و ResNet  در صنایع مختلف از امنیت گرفته تا سلامت مورد استفاده‌اند. تشخیص چهره، خودروهای خودران، پردازش تصاویر پزشکی.

 پردازش زبان طبیعی(NLP) : مدل‌های زبانی مانندBERT و GPT نشان داده‌اند که ماشین‌ها می‌توانند ساختار و معنای زبان انسانی را بیاموزند. این پیشرفت‌ها زمینه‌ساز ابزارهایی مانند مترجم‌های هوشمند، چت‌بات‌ها، و سیستم‌های تحلیل احساسات شده‌اند. ترجمه ماشینی، تولید متن، چت‌بات‌ها.

پردازش صوت و گفتار: سیستم‌های تشخیص گفتار مانند Siri و Google Assistant، و فناوری‌های تولید صوت طبیعی (Text-to-Speech  ) از مدل‌های یادگیری عمیق برای تبدیل گفتار به متن و بالعکس بهره می‌برند. تشخیص گفتار، سنتز صدا، موسیقی‌سازی خودکار.

علوم زیستی و پزشکی : یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های ژنتیکی، پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها (همچون پروژه‌ی AlphaFold از یادگیری عمیق و تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی، انقلاب بزرگی ایجاد کرده است. کشف دارو، تحلیل ژنتیک، پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها. پیش‌بینی سری‌های زمانی، تحلیل بازار، بهینه‌سازی صنعتی.

علوم داده و اقتصاد : در حوزه‌ی مالی، مدل‌های یادگیری عمیق در پیش‌بینی بازار، کشف تقلب، و تحلیل ریسک مورد استفاده قرار می‌گیرند. در مهندسی نیز برای بهینه‌سازی فرایندها و کنترل هوشمند سیستم‌های پیچیده به‌کار می‌روند.