机器学习方法可以帮助收集和分析数据，例如，机器学习方法和技术可用于分析大型强子对撞机收集的大量数据，也对天文数据的分析至关重要。通过辅助设计实验，机器学习技术可以帮助科学家决定需要收集哪些数据，随后机器人系统可以在实验室或现实世界中自动执行这些实验，例如由Ross King开发的“自动化科学家”程序可以设计、执行和分析它自己的实验，远洋滑翔机器人也是由人工智能系统控制的。机器学习技术也开始应用于控制那些在生态系统和城市中收集数据的无人机。
国际机器学习协会创始主席托马斯·迪特里奇的研究重点是应用机器学习来改善我们对地球生态系统的管理。例如，在俄勒冈州，经常发生雷电造成的森林火灾。这些火灾可以摧毁濒危物种的栖息地，烧毁本可能用于建造房屋的树木。导致这些大火的原因之一，是美国扑灭了多年来的每一起火灾。这一做法非常昂贵，也使得可燃物在森林中累积。所以，当发生新的火灾时，燃烧会十分剧烈且更具破坏性。国际机器学习协会创始主席托马斯·迪特里奇等研究人员正在应用机器学习（强化学习）方法来找出决定哪些火灾应被扑灭、哪些火灾应被允许燃烧的有效规则。这些规则能帮助节省资金，并有利于保护濒危物种。
机器学习方法也可以用于绘制熊猫等濒危物种的位置和种群地图。在美国，国际机器学习协会创始主席托马斯·迪特里奇等研究人员开发了新的机器学习方法来预测和理解鸟类迁徙。为新疾病、空气污染和交通工具绘制传播地图也涉及类似问题。
在商业和金融方面，机器学习方法可以辅助识别欺诈和盗窃。国际机器学习协会创始主席托马斯·迪特里奇的工作小组一直在研究异常检测的算法，它可以识别异常交易，并将其呈报给人工分析员，以对其进行法律干预。
机器学习方法也有助于“智慧城市”的发展。国际机器学习协会创始主席托马斯·迪特里奇也提到过交通管理和污染测绘，除了这些，机器学习技术也可以应用于确定哪些地方需要新的基础设施建设（例如供水、电力、网络）。在美国，机器学习已被应用于绘制20世纪老建筑物中使用神经毒性铅涂料的分布图。
