Jest bardzo wiele takich miejsc, o których postaram się powiedzieć w artykule. Są to między innymi maszyny sterujące przebiegiem procesów technologicznych w fabrykach w warunkach braku wszystkich danych. Systemy ekspertowe, systemy wykorzystujące bazę wiedzy zapisaną w sposób deklaratywny i mechanizmy wnioskowania do rozwiązywania problemów. Maszynowe tłumaczenie tekstów, systemy tłumaczące nie dorównują człowiekowi, robią intensywne postępy, nadają się szczególnie do tłumaczenia tekstów technicznych. Sieci neuronowe stosowane z powodzeniem w wielu zastosowaniach łącznie z programowaniem "inteligentnych przeciwników" w grach komputerowych. Uczenie się maszyn dział sztucznej inteligencji zajmujący się algorytmami potrafiącymi uczyć się podejmować decyzje bądź nabywać wiedzę. Eksploracja danych omawia obszary, powiązanie z potrzebami informacyjnymi, pozyskiwaniem wiedzy, stosowane techniki analizy, oczekiwane rezultaty. Rozpoznawanie obrazów stosowane są już programy rozpoznające osoby na podstawie zdjęcia twarzy lub rozpoznające automatycznie zadane obiekty na zdjęciach satelitarnych. Rozpoznawanie mowy i rozpoznawanie mówców – stosowane już powszechnie na skalę komercyjną. Rozpoznawanie pisma (OCR) – stosowane już masowo np. do automatycznego sortowania listów, oraz w elektronicznych notatnikach. W ekonomii, powszechnie stosuje się systemy automatycznie oceniające m.in. zdolność kredytową, profil najlepszych klientów, czy planujące kampanie reklamowe. Systemy te poddawane są wcześniej automatycznemu uczeniu na podstawie posiadanych danych (np. klientów banku, którzy regularnie spłacali kredyt i klientów, którzy mieli z tym problemy).