با ظهور یادگیری عمیق در هوش مصنوعی، توجه در زمینه‌های مختلف به این ابزار جلب گردید و تاکنون وجوه متمایزکننده‌ای از آن در زمینه‌های کاربردی مختلف نشان داده شده است. در این قسمت برخی از این زمینه‌های کاربردی معرفی می‌گردند.

• رباتیک

بدون شک یکی از زمینه‌های جذاب کاربرد یادگیری عمیق ربات‌های هوشمند هستند. یادگیری عمیق امروزه توانسته است عملکرد ربات‌های هوشمند را به طرز حیرت‌انگیزی بهبود بخشد و در برخی از کاربرها، عملکرد را به انسان نزدیک نماید. در زمینه سیستم‌های راهبری اتوماتیک در خودروها نیز امروزه یادگیری عمیق توانسته است عملکردی چشمگیری از خود نشان دهد و کارخانه‌های بزرگی که در این زمینه فعالیت می‌نمایند در حال حاضر بر روی این ابزار متمرکز هستند.

• درک احساسات

ابزاری که بتواند حالت روحی و یا احساسات یک فرد را مبتنی بر ویدئوی چهره و یا صدای وی تشخیص دهد می‌تواند یک ابزار کاربردی در زمینه‌های مختلف باشد. یادگیری عمیق توانسته است تا حدودی این موضوع را به واقعیت نزدیک نماید. به عنوان مثالی از کاربرد این ابزار می‌توان به تشخیص احساسات افراد پس از مشاهده یک تبلیغ اشاره نمود که با پردازش آن می‌توان در مورد اثرگذاری تبلیغ اظهار نظر نمود.

• سلامتی انسان

یکی از مورد توجه‌ترین کاربردهای یادگیری عمیق را می‌توان مواردی دانست که به منظور افزایش سلامت جسمی افراد شکل گرفته‌اند. در حال حاضر تمرکز فراوانی بر روی استفاده از یادگیری عمیق در این زمینه وجود دارد. نتیجه این تمرکز را نیز می‌توان به عنوان مثال ظهور سیستم‌های خوانش تصاویر X-Ray با کیفیتی بالاتر از یک رادیولوژیست متخصص دانست. علاوه بر این در حال حاضر تعدادی استارت‌آپ بر روی کشف داروهای جدید با استفاده از یادگیری عمیق متمرکز هستند.

• امنیت فضای سایبری

امنیت در فضای سایبری یک رکن اساسی برای جذب افراد است. شرکت‌های بسیاری به دلیل ضعف‌های امنیتی و دسترسی هکرها به اطلاعات کاربرانشان هزینه‌های گزافی متحمل شده و یا به کلی از بین رفته‌اند. یادگیری عمیق در این زمینه می‌تواند با استفاده از تشخیص پترن ویروس‌ها یا اصطلاحا امضای آن‌ها امنیت فضای سایبری را تضمین نماید. علت اینکه آنتی‌ویروس لازم است همواره به ‌روز باشد نیز در واقع همین است که بتواند امضای ویروس‌های مختلف را به دست بیاورد و از این طریق امنیت فضای سایبری را بالا ببرد. در حال حاضر استارت‌آپ‌هایی وجود دارند که بر روی ساخت آنتی‌ویروس‌های زنده مبتنی بر یادگیری عمیق کار می‌کنند. این آنتی‌ویروس‌ها به گونه‌ای هستند که با استفاده از تشخیص پترن .و بدون نیاز به اینترنت پایگاه داده امضای ویروس‌ها را به روز می‌کنند و در نتیجه حتی قادر خواهند بود امضای برخی از ویروس‌ها را پیش‌بینی نمایند و از این طریق امنیت فضای سایبری را بالا ببرند.

• پردازش داده‌های ژن

اصولا یادگیری عمیق ابزاری است که برای تعداد داده‌های بالا و با حجم زیاد، نتایج چشمیگیری ارائه می‌نماید. داده‌های حاصل از ژن‌ها نیز داده‌هایی با بعد بسیار بالا هستند. به عنوان مثال اگر شما حروف ژن یک فرد را در یک فایل ذخیره نمایید، حجم فایل حاصل در حدود 700 مگابایت خواهد بود که اگرچه برای غالب روش‌های پردازش داده چالش برانگیز است اما برای یادگیر عمیق کاملا مناسب است. امروزه شرکت‌های موفقی به استفاده از یادگیری عمیق در پردازش داده‌های ژن‌ها روی آورده‌اند. به عنوان یک مثال می‌توان به روش‌های تعیین تغییرات ناشی از تغییر ژن مبتنی بر یادگیری عمیق اشاره نمود.

• اقتصاد

اقتصاد نیز یکی از زمینه‌هایی است که یادگیری عمیق به آن ورود کرده است. پیش از پیدایش یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی برای یادگیری در زمینه اقتصاد به فراوانی مورد استفاده قرار می‌گرفتند. پس از بروز روش‌های یادگیری عمیق این سوال پیش آمد که آیا این شبکه‌ها می‌توانند در اقتصاد نیز مفید باشند. پس از انجام تحقیقات، نتایج قابل توجهی به دست آمد که کارایی این روش‌ها در اقتصاد را نشان می‌داد. اگر بخواهیم به یکی از شرکت‌های فعال در این زمینه اشاره کنیم می‌توانیم به Signalfire اشاره نماییم. این شرکت که قصد خرید تعدادی استارت‌آپ را داشت، به منظور تعیین آن‌ها از یک شبکه عصبی عمیق استفاده نمود و مبتنی بر تصمیم این شبکه استارت‌آپ‌ها را خریداری نمود.

• بینایی کامپیوتری

بینایی کامپیوتری از دیگر زمینه‌هایی است که یادگیری عمیق می‌تواند نقش‌آفرینی داشته باشد. اکنون شبکه‌های عمیق می‌توانند با کیفیت قابل قبولی ببینند و گزارشی از آن‌چه دیده‌اند ارائه نمایند. به عنوان یک مثال از سیستم‌های بینایی می‌توان به گزارشگرهای تصویر اشاره نمود. این گزارش‌گرها تصویر ورودی را دریافت می‌نمایند و در خروجی متنی که توصیف‌کننده آن تصویر است، تولید می‌شود. گزارش‌گرها به عنوان ابزاری اساسی در جهت توانبخشی به افراد نابینای مورد استفاده قرار می‌گیرند.

• تشخیص صحبت

در آینده احتمالا غالب سیستم‌های مبتنی بر فرمان‌های صوتی عمل می‌نمایند. این عملکرد نیازمند تشخیص درست صحبت در شرایط محیطی مختلف است. یادگیری عمیق یکی از روش‌های اصلی رسیدن به این عملکرد است. در حال حاضر این عملکرد در ربات‌های گفتگو به خوبی مورد استفاده قرار گرفته است.