Có nhiều ứng dụng khác nhau của Khai thác mẫu như sau -
Khai thác mẫu thường được sử dụng để lọc nhiễu và làm sạch dữ liệu như là quá trình tiền xử lý trong một số ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu. Nó có thể được sử dụng để khám phá dữ liệu microarray, chẳng hạn, bao gồm hàng chục nghìn kích thước (ví dụ:mô tả gen).
Khai phá mẫu cung cấp trong việc khám phá các cơ chế và cụm cố hữu ẩn trong dữ liệu. Ví dụ:với tập dữ liệu DBLP, việc khai thác mẫu thường xuyên có thể đơn giản phát hiện ra các cụm thú vị như cụm đồng tác giả (bằng cách xác định tác giả thường cộng tác) và cụm hội nghị (bằng cách xác định chia sẻ của một số tác giả và cụm từ). Kiến trúc hoặc phát hiện cụm như vậy có thể được sử dụng làm tiền xử lý để khai thác dữ liệu phức tạp bổ sung.
Các mẫu thường xuyên có thể được sử dụng hiệu quả để phân cụm không gian con trong khu vực có chiều cao. Khó phân cụm trong không gian chiều cao, nơi mà khoảng cách giữa hai đối tượng rất phức tạp để đo lường. Điều này là do khoảng cách như vậy bị chi phối bởi nhiều tập hợp kích thước mà các đối tượng đang chiếm giữ.
Phân tích mẫu có lợi trong việc phân tích thông tin công nghệ không gian, dữ liệu thời gian, dữ liệu hình ảnh, dữ liệu video và dữ liệu đa phương tiện. Một ứng dụng của phân tích dữ liệu không gian là phân tích các mẫu vị trí. Những điều này có thể giúp quyết định xem một căn bệnh cụ thể có vị trí địa lý với các đối tượng cụ thể như giếng, bệnh viện hay sông hay không.
Trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, các nhà nghiên cứu đã sắp xếp các giá trị của chuỗi thời gian thành nhiều khoảng thời gian, do đó có thể bỏ qua các biến động nhỏ và chênh lệch giá trị. Dữ liệu có thể được tóm tắt thành các mẫu tuần tự, có thể được lập chỉ mục để đơn giản hóa việc tìm kiếm sự tương đồng hoặc phân tích so sánh.
Trong phân tích hình ảnh và nhận dạng mẫu, các nhà nghiên cứu cũng đã thường xuyên xuất hiện có trật tự các mảnh hình ảnh dưới dạng các từ trực quan, có thể được sử dụng để phân nhóm, phân loại và phân tích so sánh hiệu quả.
Khai thác mô hình đã được sử dụng để phân tích dữ liệu trình tự hoặc cấu trúc bao gồm cây, đồ thị, chuỗi con và mạng. Trong kỹ thuật phần mềm, các nhà nghiên cứu đã liên kết chặt chẽ các chuỗi con liên tiếp hoặc sắp xếp trong quá trình thực thi mã dưới dạng các mẫu tuần tự hỗ trợ xác định lỗi phần mềm.
Lỗi sao chép và dán trong các chương trình phần mềm lớn có thể được nhận ra bằng cách phân tích mẫu tuần tự mở rộng của mã nguồn. Các chương trình phần mềm đạo văn có thể được nhận dạng dựa trên cơ chế dòng / vòng lặp chương trình về cơ bản giống hệt nhau của chúng.
Các mẫu phân biệt và thường xuyên có thể được sử dụng làm cơ chế lập chỉ mục nguyên thủy (được gọi là chỉ số đồ thị) để cung cấp tìm kiếm các tập dữ liệu và mạng có cấu trúc, phức tạp, lớn. Chúng cung cấp tìm kiếm tương tự 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 được sử dụng để nén và mô tả dữ liệu.