人工智慧知識發現已在許多領域得到應用，且應用領域越來越廣。現在，知識發現已在銀行業、保險業、零售業、醫療保健、工程和製造業、科學研究、衛星觀察和娛樂業等行業和部門得到成功應用，為人們的科學決策提供了很大幫助。

1．金融業

金融事務需要收集和處理大量資料，對這些資料進行分析，發現其資料模式及特徵，然後可能發現某個客戶、消費群體或組織的金融和商業興趣，並可觀察金融市場的變化趨勢。KDD在金融領域應用廣泛，例如：

（1）資料清理、金融市場分析和預測。財經分析依賴各種來源的資料，這些資料可能包含錯誤資訊或丟失資訊，有時還表達相互矛盾的資訊。因此，對資料進行清理或聯機驗證十分重要。一個叫做 RECON的系統曾用於清理一個有2200個墨西哥和英國政府債券及歐洲債券的資料庫，以輔助投資決策，並進行預測。

（2）賬戶分類、銀行擔保和信用評估。金融業務的利潤和風險是共存的。為了保證最大的利潤和最小的風險，必須對賬戶進行科學的分析和歸類，並進行信用評估。利茲（Leeds）曾使用一個“專家規則分析系統”（Expert Rule Analyzer）對賬戶進行分析並建立模型，預測50萬元貸款賬戶的欠款情況，並分析可能欠款的賬戶的關鍵特徵。

2．保險業

透過資料探勘技術保護保險公司的商業利益，保護使用者的合法權益。斯托特（Staudt）等人利用瑞士人壽保險公司的資料庫來辨識潛在客戶以及預防現有客戶終止保險合同透過對資料探勘環境的移植和設計，使終端使用者能夠獨立於資料探勘專家而完成資料探勘任務。

使用HNC的保險公司資料探勘軟體，對索賠者的資料與索賠歷史資料模式進行比較，以判定使用者的索賠是否合理。

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3．製造業

製造業應用知識發現技術進行零部件故障診斷、資源最佳化、生產過程分析等。例如，惠普公司的工程師使用相關軟體進行HPIC彩色掃描器的生產過程分析。工程師們能夠對資料進行分析，並對20個最重要的引數進行認定。他們還利用該軟體，透過對生產資料進行分析，發現一系列裝配過程中哪一階段最容易產生錯誤。

4．市場和零售業

市場業應用KDD技術進行市場定位和消費者分析，輔助制定市場策略。例如，有個市場分析公司為AT＆T，IBM， PowerSoft等客戶工作。他們使用知識發現軟體的規則歸納、模糊推理及統計能力對客戶的歷史資料進行分析，得出產品的購買趨勢。

零售業是最早應用KDD技術的行業，目前主要將KDD應用於銷售預測、庫存需求、零售點選擇和價格分析。

5．醫療業

醫療保健行業有大量資料需要處理，其資料由不同的資訊系統管理，並以不同的格式儲存。從總體上看，其資料是無組織的。該行業中，KDD最關鍵的任務是進行資料清理預測醫療保健費用。例如，GTE實驗室開發了KDD技術，從大型時變資料庫中發現並解釋關鍵資訊。這個系統能進行多維分析，用以分析GTE的醫療保健資料，對此資料和預測資料，在定量範圍內解釋偏差，生成超文字報表。

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6．司法

KDD技術可應用於案件調查、詐騙檢測、洗錢認證、犯罪組織分析，可以給司法工作帶來巨大收益。例如，美國財政部使用 Netmap工具開發了一個叫FAIS的系統。這個系統對各類金融事務進行監測，識別洗錢、詐騙等。該系統從1993年3月開始執行，每週處理約20萬件事務，針對超過1億美元並可能是洗錢的事務產生了400多個調查報告。

7．工程與科學

KDD技術可應用於各種工程與科學資料分析。例如，美國噴氣推動（Jet Propulsion）實驗室利用決策樹方法對上百萬個天體進行分類，其效果比人工方法更快、更準確。該系統還幫助發現了10個新的類星體。

8．其他

經紀業和安全交易：預測債券價格的變化；預報股票價格升降；決定交易的最佳時刻。計算機硬體和軟體：檢測磁碟驅動的故障；估計潛在的安全漏洞。政府和防衛：估計軍事裝備轉移的成本；預測資源的消耗；評估軍事戰略。

電信：電話公司評估哪一類客戶會在短期內轉向別的公司或別的專案，從而限制對這部分客戶的廣告投入。公司經營管理：評價客戶信譽；評估部門業績；評估員工業績；檢測子公司或部門財務舞弊行為。運動娛樂：賽季組織與分析；運動員訓練等。

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