市场
数据挖掘可用于检索与日俱增的数据库，并改善当前的市场细分。通过分析诸如客户年龄、性别、口味等参数之间的关系，我们可以预测其行为，以推出个性化的用户忠诚度计划。而在市场营销活动中，数据挖掘还可以预测哪些用户可能会取消已订阅的服务，获悉他们的搜索偏好，进而为实现更高的转化率，而定制邮件内容与列表。
银行业
为了更好地获悉市场上存在的风险，银行业可以将数据挖掘应用到信用等级、以及智能反欺诈系统中，以分析卡密交易、购买模式、以及客户财务数据等方面。通过对银行APP的数据挖掘，它们还可以更深入地了解用户的在线习惯和偏好信息，研究销售渠道的绩效，以及合规管理的义务，进而提高其营销活动的回报。
教育
教育工作者能够在访问学生数据的基础上，通过数据挖掘，来预测他们的知识掌握水平，并针对某些成绩较差的学生，提供额外的补习与关注。
电子商务
诸如亚马逊之类的知名电商平台，通过使用数据挖掘技术，不但可以实现推荐销售(Up-sells)和交叉销售，还能够吸引更多的顾客访问其平台。
零售
超市既可以使用联合采购的模式(joint purchasing pattern)，来识别各个产品之间的关联，进而决定如何将它们放置在过道和货架上;又可以通过数据挖掘，在结账队列中检测出，哪些商品最受客户的喜爱，以便提高进货量。
服务供应商
手机和公用事业等服务提供商可以使用数据挖掘技术，来分析账单的详细信息，与客户服务的互动，并根据投诉的历史记录，为每个客户分配一个概率分值，以便提供定制化的激励计划，或者判断其流失的可能性。
医药业
通过数据挖掘，医院和医生可以掌握患者的全面信息(包括病历、体检报告和治疗模式等)，并据此制定出更加准确且有效的诊疗方案。通过识别风险，预测人群中的疾病传播、以及预测住院时间，他们还可以更具成本效益地管理公共卫生资源。而医疗机构则能够通过数据挖掘的优势，及时发现各种欺诈和违规行为，加强与患者之间的联系，进而更好地满足他们的需求。
保险
保险公司可以通过数据挖掘，来根据盈利目的对其产品进行综合定价，进而推广给新、老客户。制造业借助数据挖掘，制造商可以预测其生产资源的损耗速度，并能通过预防性的维护，最大程度地减少停机时间。
犯罪调查
通过数据挖掘与分析，治安机构可以预测犯罪多发的地点与时段，提前部署警力。
电视和广播
凭借着针对网络应用和实时数据的挖掘，在线电视(如IPTV)和广播可以实时收集和分析来自不同频道与节目的观看与收听信息，实时了解观众与听众的兴趣爱好，在更好地了解其习惯与行为的基础上，更准确地定位潜在客户，并实现个性化的推送。