Có nhiều ứng dụng của Khai thác mẫu như sau:
Khai thác mẫu thường được dùng cho lọc nhiễu và làm sạch dữ liệu như tiền xử lý trong nhiều ứng dụng dữ liệu lớn. Có thể dùng để khám phá dữ liệu microarray (vi mảng), ví dụ, bao gồm hàng chục nghìn chiều (ví dụ: mô tả gen).
Khai thác mẫu giúp khám phá các cơ chế và cụm ẩn chứa trong dữ liệu. Cho tập dữ liệu DBLP, ví dụ, khai thác mẫu thường xuyên có thể dễ dàng khám phá các cụm thú vị như cụm đồng tác giả (bằng cách xác định các tác giả thường xuyên hợp tác) và cụm hội nghị (bằng cách xác định sự chia sẻ nhiều tác giả và thuật ngữ). Kiến trúc hoặc khám phá cụm như vậy có thể dùng như tiền xử lý cho khai thác dữ liệu phức tạp hơn.
Các mẫu thường xuyên có thể dùng hiệu quả cho phân cụm không gian con trong không gian chiều cao. Phân cụm khó khăn trong không gian chiều cao, nơi khoảng cách giữa hai đối tượng phức tạp để đo lường. Điều này là vì khoảng cách đó bị chi phối bởi nhiều tập hợp chiều mà đối tượng chiếm据.
Phân tích mẫu có lợi trong phân tích thông tin không gian-thời gian (spatiotemporal), dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu hình ảnh, video và đa phương tiện. Một ứng dụng của phân tích dữ liệu không gian-thời gian là phân tích mẫu đồng vị (colocation patterns). Chúng có thể giúp quyết định xem một bệnh cụ thể có đồng vị địa lý với các đối tượng cụ thể như giếng, bệnh viện hoặc sông hay không.
Trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, các nhà nghiên cứu đã rời rạc hóa các giá trị chuỗi thời gian thành nhiều khoảng để có thể bỏ qua các biến động nhỏ và khác biệt giá trị. Dữ liệu có thể được tóm tắt thành các mẫu tuần tự, có thể được lập chỉ mục để đơn giản hóa tìm kiếm tương đồng hoặc phân tích so sánh.
Trong phân tích hình ảnh và nhận dạng mẫu, các nhà nghiên cứu cũng đã tổ chức các đoạn hình ảnh xuất hiện thường xuyên thành các từ trực quan (visual words), có thể dùng cho phân cụm, phân loại và phân tích so sánh hiệu quả.
Khai thác mẫu đã được dùng cho phân tích dữ liệu chuỗi hoặc cấu trúc bao gồm cây, đồ thị, chuỗi con và mạng. Trong kỹ thuật phần mềm, các nhà nghiên cứu đã liên kết các chuỗi con liên tiếp hoặc có khoảng trống trong thực thi mã thành các mẫu tuần tự giúp xác định lỗi phần mềm.
Lỗi sao chép-dán (copy-and-paste) trong chương trình phần mềm lớn có thể được nhận diện bằng phân tích mẫu tuần tự mở rộng của mã nguồn. Chương trình phần mềm đạo văn có thể được nhận diện dựa trên cơ chế luồng/vòng lặp chương trình thực chất giống nhau.
Các mẫu thường xuyên và phân biệt có thể dùng như cơ chế lập chỉ mục nguyên thủy (gọi là chỉ mục đồ thị - graph indices) để tìm kiếm các tập dữ liệu lớn, phức tạp, có cấu trúc và mạng. Chúng cung cấp tìm kiếm tương đồng trong dữ liệu có cấu trúc đồ thị bao gồm cơ sở dữ liệu hợp chất hóa học hoặc cơ sở dữ liệu có cấu trúc XML. Các mẫu như vậy có thể dùng cho nén và mô tả dữ liệu.