信息检索（IR）被广泛用于高效地搜索、过滤和排序大型数据集。三个常见应用包括网络搜索引擎、企业文档管理和推荐系统。它们都利用索引、查询处理和相关性评分等 IR 技术来提供有针对性的结果。
网络搜索引擎，如 Google 或 Bing，是 IR 最直观的应用。这些系统抓取并索引数十亿网页，然后使用 TF-IDF、BM25 或神经排序模型等算法将用户查询与相关内容匹配。例如，当用户搜索“Python tutorial”时，搜索引擎会解析查询，扫描其倒排索引以查找“Python”和“tutorial”等术语，并根据内容新鲜度、反向链接和用户参与度指标等因素对页面进行排名。开发者通常通过 Google Custom Search 等 API 或 Apache Lucene 等开源工具与这些系统交互，以构建特定领域的搜索解决方案。
在企业环境中，IR 为文档、电子邮件或数据库的内部搜索工具提供支持。Elasticsearch 和 Solr 等平台使组织能够索引结构化或非结构化数据，从而让员工快速定位信息。例如，公司可以使用 Elasticsearch 索引支持工单，使客服人员能够按关键词、日期或客户 ID 进行搜索。法务团队也依赖 IR 进行电子取证，使用 Relativity 等工具筛选海量案例文件。这些系统通常包含访问控制、元数据过滤和同义词处理功能，以提高受监管环境中的准确性。
推荐系统，如 Netflix 或 Amazon 使用的系统，应用 IR 概念来推荐内容或产品。通过分析用户行为（例如观看历史或购买模式），这些系统使用协同过滤或基于内容的过滤来识别相似项目。例如，流媒体服务可以通过比较元数据（类型、演员）或用户评分来推荐电影。IR 技术也支撑着 Gmail 等电子邮件服务中的垃圾邮件过滤器，其中经过标注数据集训练的分类器根据关键词、发件人声誉或模式标记不受欢迎的消息。实现这些功能的开发者通常使用 scikit-learn 等库或 TensorFlow 等框架来构建和部署模型。