隨著 AI複雜，自然語言處理 (NLP) 也將隨之發展。雖然 AI 和 NLP 可能會讓人聯想到未來派機器人的景象，不過在我們的日常生活中已經有 NLP 的基本範例正在發揮作用。這裡有一些顯著的範例。

自動化例行性任務：

由 NLP 驅動的聊天機器人可以處理大量目前由人類代理處理的常規任務，以釋出員工時間，讓他們從事更具挑戰性和有趣的任務。例如，聊天機器人和數位助理可以辨識各種使用者要求、將它們與公司資料庫中的適合項目比對，以及對使用者形成適當的回應。

改善搜尋：

NLP 可以透過關聯情境的詞義區分 (例如，「載體」在生物醫學和工業環境中的含義不同)、同義詞匹配 (例如在搜尋「車」(car) 的情況下擷取到提及「機動車」 (automobile) 的文件) 以及考慮形態變化 (這對非英語查詢很重要) 來改善文件和常見問題擷取的關鍵字比對搜。具備 NLP 技術的學術搜尋系統能夠大幅提升醫師、律師及其他專家相關最新研究的存取權限。

最佳化搜尋引擎：

NLP 是一個很好的工具，透過分析搜索來最佳化您的內容，使您的企業在網路搜尋中獲得更高的排名。搜尋引擎會使用 NLP 排列結果等級，並且知道如何有效使用這些技術，讓競爭對手更容易排名。這將讓您的企業更清楚檢視資訊。
分析並組織大型文件集合：像是文件叢集和主題模型製作的 NLP 技術能夠簡化了解大型文件集合中內容多樣性的任務，例如公司報告、新聞文章或科學文件。這些技術通常用於法務探索目的。

社群媒體分析：

NLP 可分析客戶評論與社群媒體意見，讓大量的資訊更具意義。情感分析會識別社會媒體意見流行的正面與負面意見，即時提供客戶情緒的直接測量。這會導致大額的償付金額下降，例如提高客戶滿意度和收益。

市場洞察力：

有了 NLP 用來分析企業客戶語言的同時，您將能夠更妥善地處理他們想要的內容，同時更了解如何與客戶溝通。剖面導向的情感分析會檢測社交媒體中與特定方面或產品相關的情感 (例如，「鍵盤很棒，但螢幕太暗」)，為產品設計和行銷提供直接可操作的資訊。

標準化內容：

如果您的企業吸引了大量的使用者或客戶評論，NLP 使您能夠將所說的內容標準化，透過不僅分析文字，而且分析評論的語氣和目的來保持品質和禮貌。