NLP 可簡化及自動化各種不同的業務程序，尤其是涉及大量非結構化文字 (例如電子郵件、調查、社交媒體對話等) 的業務程序。有了 NLP，企業更能分析資料，做出適當的決策。以下是 NLP 的一些實際應用範例：
醫療照護業：全世界的醫療照護系統全都移轉到電子病例，他們正面臨大量非結構化資料的問題。NLP 可用於分析及取得健康記錄的新見解。

法律業：

若要準備個案，律師必須花費時數來檢查大量文件集，並搜尋與特定個案相關的材料。NLP 技術可自動處理法律發現的過程，透過搬運大量文件，減少時間和人為錯誤。

金融業：

金融世界的行動速度極快，任何競爭優勢都是重要的。在金融領域中，貿易商會使用 NLP 技術，從公司文件和新聞發行版本自動挖掘資訊，擷取與投資組合和交易決策相關的資訊。

客戶服務業：

許多大型公司都使用虛擬助理或聊天機器人，協助回答基本的客戶查詢和資訊要求 (例如常見問題)，在必要時傳送複雜的問題給真人處理。

保險業：

大型保險公司正透過與索賠相關的文件和報告，努力簡化業務完成方式。

「你不想要誇下海口，人工智慧並非魔術，它們只是自然語言工具能夠改善的眾多事物之一。今天你的公司面臨的最大問題可能是如何組織你的資訊，從你所有的文件中找出更多的資訊，並讓專業的人來帶領」Cheng這麼說。「我們現在有許多人遠距工作，而我們可以用人工智慧在遠距工作上表現更好。」