1、在科学研究中
随着先进的科学数据收集工具的使用，如观测卫星、遥感器、DNA分子技术等数据量非常大。例如，在生物信息领域，基因的组合千变万化，得某种病的人的基因和正常人的基因差别多大？能否找出不同的地方，进而加以改变使之成为正常的基因？
2、在市场营销中
随着互联网和电子商务的发展，用户购买行为的数据量急剧增加，通过关联规则分析了解客户购物行为的一些特征，包括客户的兴趣、收入水平、消费习惯以及随时间变化的购买模式等；通过聚类分析了解什么样的客户买什么样的产品；使用预测发现什么因素影响新客户。这对提高企业竞争力，促进销售是有很大帮助的
3、在金融数据分析中
大部分银行和金融机构提供了丰富多样的银行服务、信用服务和投资服务，这些相对完整的数据成为了优质的数据挖掘数据源。典型的金融数据挖掘应用有贷款偿还预测、信用政策分析、投资评估和股票交易市场预测、顾客聚类和分类、顾客信贷风险评估、金融欺诈和犯罪的侦破和业务发展趋势的预测。
4、在电信业中
电信系统中的数据挖掘主要有客户分析、收益分析、客户行为和信用分析、计费方案设计和电话欺骗检测。
5、在产品制造业中
现阶段的制造业是集成了多种先进科技的流水作业工序，每个工序伴随着大量的参数数据，这些数据反映了每个阶段的状态，通过对这些数据的分析，得出产品质量与这些参数的关系，对改进产品质量提出针对性建议。
6、在Internet应用中
随着Internet的发展，使Web上的信息无比丰富，典型的web挖掘包括在线访问客户的数据挖掘，Web访问日志挖掘、Web结构挖掘和Web内容挖掘。
