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1.科学计算 科学计算亦称数值计算，是指用计算机完成科学研究和工程技术中所提出的数学问题的计算，是计算机最早的应用领域。由于计算机具有计算速度快、计算精度高的特点，能够承担运算量大、精度要求高、时效性强的数值计算课题，在天文、地质、生物、数学等基础科学研究，以及空间技术、新材料研制、原子能研究等高新技术领域都占有重要的地位。
云计算（cloud computing）是分布式计算技术的一种，最基本的概念是透过网络将庞大的计算处理程序自动拆分成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大的效能。
云计算的基本原理是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，从而使企业数据中心的运行与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。这是一种革命性的举措，就好像是从单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水、电一样，取用方便，费用低廉。
2.数据处理 数据处理是指非科技工程方面的所有计算和任何形式的数据资料的输入、分类、加工、存储及检索等。其特点是需要处理的原始数据量大。如文字、图像、声音、影像都是现代计算机的处理对象，虽然数据量大，但计算方法较为简单，结果一般以表格或文件形式存储、输出，可用于工资管理、人力资源管理、学籍成绩管理等。
数据是信息的具体表现形式，所以数据处理也称为信息处理。信息处理是现代化管理的基础，它不仅可应用于处理日常的事务，还能支持科学的管理与决策。一个企业，从市场预测、情报检索到经营决策、生产管理，无不与数据处理有关。随着信息处理应用的扩大，硬件也朝着大容量存储器和高速度、高质量输入/输出设备的方向发展，同时也在软件上推动了数据库管理系统、表格处理软件、绘图软件以及用于分析和预测应用的软件包的开发。信息处理是目前计算机应用最广泛的领域。
随着大数据时代的到来，使用计算机技术产生的数据信息量不断扩大，这种趋势还会随着时间的延续而不断积累。大数据环境下的计算机应用平台需要处理海量数据，且这些数据的形态和结构各异，促使计算机应用服务朝着能够处理大规模、多源异构数据的方向发展。随着农业、工业、教育等在内的社会各行各业信息化、自动化和智能化水平的快速提高，社会生产和生活中产生的海量信息被视作具有战略价值的重要资源，通过对其进行分析、挖掘和处理，可以促使隐藏在大数据背后的高价值信息显性化，进而为社会生产和生活中面临的各方面问题提供决策支持和服务支撑。
3.过程控制 过程控制也称为实时控制，是用计算机实时采集检测数据，按最佳值迅速对控制对象进行自动控制或自动调节的过程。利用计算机进行过程控制，不仅大大提高了控制的自动化水平，而且大大提高了控制的及时性和准确性，从而能改善劳动条件，提高质量，节约能源，降低成本。过程控制系统是一种实时处理系统，对计算机的响应时间有较高的要求。实时处理系统指计算机对输入的信息以足够快的速度进行处理，并在一定时间内做出某种反应或进行某种控制。例如，在汽车工业方面，利用计算机控制机床，甚至整个装配流水线，不仅可以实现精度要求高、形状复杂的零件加工自动化，而且可以使整个车间或工厂实现自动化。
4.计算机辅助系统 计算机辅助系统指人们利用计算机运算速度快、精确度高、模拟能力强的特点，把传统的经验和计算机技术结合起来，代替人们完成复杂而繁重工作的一门技术系统，主要有计算机辅助设计（computer aided design，CAD）、计算机辅助制造（computer aided manufacturing，CAM）和计算机辅助教学（computer aided instruction，CAI）。
计算机辅助设计是利用计算机系统辅助设计人员进行工程或产品设计，以实现最佳设计效果的一种技术。它已广泛地应用于飞机、汽车、机械、电子、建筑和轻工等领域。例如，在电子计算机的设计过程中，利用CAD技术进行体系结构模拟、逻辑模拟、插件划分、自动布线等，从而大大提高了计算机设计工作的自动化程度。在建筑设计过程中，还可以利用CAD技术进行力学计算、结构计算、绘制建筑图纸等，不但提升了设计速度，而且大大提高了设计质量。
计算机辅助制造是利用计算机系统进行生产设备的管理、控制和操作的过程。例如，在产品的制造过程中，用计算机控制机器的运行，处理生产过程中所需的数据，控制和处理材料的流动以及对产品进行检测等。使用CAM技术可以提高产品质量，降低成本，缩短生产周期，提高生产率和改善劳动条件。
计算机辅助教学是指利用计算机系统使用课件来进行教学。课件可以用多媒体创作工具或高级语言来开发制作，它能使学生对学习产生兴趣，引导学生循序渐进地学习，提高学习的效率与质量。CAI的主要特色是交互式教育、因材施教和个别指导，开展计算机辅助教育使学校的教育模式发生了根本变化。
5.人工智能 人工智能（artificial intelligence）简称AI，有时也译作“智能模拟”，因为它的主要目的是用计算机来模拟人的智能活动，如判断、理解、学习、问题求解等。人工智能涉及多个学科领域，如机器学习、计算机视觉、自然语言理解、专家系统、机器翻译、智能机器人、定理自动证明等。人工智能的应用主要有机器人（robots）、专家系统（expert system）、模式识别（pattern recognition）、智能检索（intelligent search）等。
机器人可分为工业机器人和智能机器人。工业机器人由事先编好的程序控制，通常用于完成重复性的规定操作。智能机器人具有感知和识别能力，能“说话”和“回答”问题。
专家系统是用于模拟专家智能的一类软件。需要时只需由用户输入要查询的问题和有关数据，专家系统通过推理判断向用户做出解答。
模式识别的实质是抽取被识别对象的特征，即所谓模式，与事先存在于计算机中的已知对象的特征进行比较与判别，主要通过识别函数和模式校对来实现。文字识别、声音识别、邮件自动分拣、垃圾邮件筛选、指纹识别、机器人景物分析等都是模式识别的应用实例。
智能检索以文献和检索词的相关度为基础，综合考查文献的重要性等指标，对检索结果进行排序，以提供更高的检索效率。智能检索的结果排序同时考虑相关性和重要性，相关性采用各字段加权混合索引，因此相关性分析更准确，重要性指通过对文献来源的权威性分析和引用关系分析等途径实现对文献质量的评价。除存储经典数据库中代表已知“事实”外，智能数据库和知识库中还存储供推理和联想使用的“规则”，因而智能检索具有一定的推理能力。这样的结果排序更加准确，更能将与用户愿望最相关的文献排到最前面，提高检索效率。
深度学习（deep learning，DL）是机器学习（machine learning，ML）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习，更接近于最初的目标——人工智能。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，在学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果远远超过先前相关技术。
深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习利用机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司开发，其主要工作原理是“深度学习”。2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4∶1的总比分获胜；2016年末至2017年初，该程序在中国棋类网站上以“大师”（Master）为注册账号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩；2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与世界排名第一的棋手柯洁对战，以3∶0的总比分获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。
ChatGPT，美国“开放人工智能研究中心”研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。业内对ChatGPT的共识是，它可能具备一定的思考力，以测试人工智能是否达到人类水平智能的图灵测试为尺度来衡量，它是最有可能通过图灵测试的AI模型。
6.网络应用 计算机技术与现代通信技术的结合构成了计算机网络与因特网。计算机网络的建立不仅解决了一个单位、一个地区、一个国家中计算机与计算机之间的通信，以及各种软、硬件资源的共享，也大大促进了国际间的文字、图像、声音和视频等各类多媒体数据的传输与处理。
目前，网络实时交谈、电子邮件和网络电话已成为人们交流的重要手段。网络电视、网络游戏、网上学习、网上购物、网上证券交易和电子商务等已经成为我们生活的一部分。
电子商务（electronic commerce，EC，或electronic business，EB）是指在计算机网络上以电子形式进行的金融交易，包括了因特网能够支持的所有形式的商业和市场营销，是因特网上最主要的应用，如网络购物、网络银行、网络股票交易和电子拍卖等。
电子商务活动主要分为企业对企业（business-to-business，B2B）、企业对消费者（businessto-consumer，B2C）、消费者对消费者（consumer-to-consumer，C2C）三种模式。B2B模式是指一个企业从另一个企业购买商品或服务，如阿里巴巴网站等。B2C模式是指企业为个人消费者提供商品或服务，如京东商城、亚马逊网上书店等。C2C模式是指消费者之间相互销售商品，如淘宝网等。
7.物联网 物联网（internet of things，IoT）是指通过信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
物联网是计算机技术高度发展下的产物，其驱动力是计算机技术的发展。计算机对物联网的应用主要体现在网络层，物联网的传感技术和射频识别技术将模拟信号转为数字信息传递，再借助嵌入式技术将接收到的信息加以处理分析，通过计算机将最终数据进行传递。
物联网在人们生产生活中的应用可谓方方面面，快递物流、智能家居、政府办公、数字医疗等皆可见物联网的身影。以快递物流为例，在物联网的帮助下，传统的物流运输方式产生了革命性的变化，主要表现在4个方面：①产品溯源信息化，通过对产品信息的跟踪、识别、查询、收集，保证产品的质量和安全性。②物流管理可视化，通过RFID技术、GPS、传感技术，在物流管理的全过程中，能够对运输车辆进行精确定位，对货物进行实时监测，并通过可视化、透明化、智能化的方式进行管理。③物流配送自动化，利用RFID技术和传感器技术可实现运输、装卸、包装、分拣等物流作业全过程的自动化，使物流的相关作业和内容更加省力、合理，更有效率，快速、精准、可靠地完成物流过程。④供应需求智能化，利用物联网，能够准确预测客户需求，让整个供应链更加智能化，满足客户更多需要。
8.多媒体应用 多媒体技术是指运用计算机综合处理多种媒体信息（文本、声音、图像、动画、视频等）的技术，即利用计算机对多种媒体进行显示、表示、存储和传输，包括将多种信息建立逻辑连接，进而集成为一个具有交互性的系统等。其实质是将自然形式存在的媒体信息数字化，然后利用计算机对这些数字信息进行加工，以一种更友好的方式提供给使用者。计算机多媒体技术具有交互性、多样性、集成性、实时性和数字化等特点。
计算机多媒体技术是当今信息技术领域发展最快、最活跃的技术，在通信、教育、医疗、影视等诸多行业有着广泛应用。在通信领域中，计算机多媒体技术打破传统文字、图片进行信息交互的单一信息传输形式，利用声音、视频、动画等信息使通信过程可视化、立体化，实现通信双方的情感交流；在教育领域，多样式信息的呈现可以有效打破传统长时间、单一化理论教学的局限，且通过多媒体设备的应用，可以使教学过程呈现出多色彩、多层次、强交互的特点；在医疗领域，大部分高精密检测仪器都是利用计算机多媒体技术，通过对患者身体信息的动态化扫描，以数字化的形式输出各类生命体征，然后以立体化、可视化的形式呈现出各类数据内容；在影视后期制作中，动态图像处理技术、图像数字制作技术、三维图像处理技术以及剪辑及编辑技术均已被广泛应用，不仅可以提升影视后期制作的效率，还可有效提升影视作品的整体质量。
近些年，强调沉浸、体验的虚拟现实互动技术成为计算机多媒体应用的热点。虚拟博物馆、虚拟操作台、体感游戏等多种虚拟互动多媒体系统给社会展现了虚拟现实技术广泛的应用范围，也为计算机多媒体技术的应用提供了更广阔的发展空间。
9.其他应用 由于计算机科学技术的迅速发展，特别是计算机网络技术的迅速发展，计算机不断应用于新的领域。其中，卫星通信技术与计算机技术的结合产生了全球卫星定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS）。此外，随着计算机应用的日益广泛，网络与信息系统的安全防护也被越来越重视，防火墙、杀毒软件、身份认证、数据备份与恢复等软硬件设备与系统的应用在抵御网络攻击和维护信息安全方面发挥着越来越重要的作用。