强化学习（RL）在一些实际应用中取得了显著的成功，尤其是在游戏、机器人和推荐系统领域。 这些例子突出了强化学习通过试错学习复杂策略的能力，通常超越了人类的表现或优化了动态环境中的流程。 以下是强化学习在行动中的三个具体示例。
一个著名的例子是 DeepMind 开发的 AlphaGo，它在 2016 年的围棋比赛中击败了世界冠军李世石。围棋拥有巨大的决策空间（可能的走法比可观测宇宙中的原子还多），这使得传统算法无效。 AlphaGo 使用了深度神经网络和蒙特卡洛树搜索相结合的方法，通过自我对弈进行训练——这是一种强化学习的形式，系统通过与自己的迭代版本竞争来改进。 这种方法使 AlphaGo 能够发现人类棋手没有考虑过的非常规策略。 类似的基于强化学习的系统 OpenAI Five 后来掌握了视频游戏 Dota 2，协调一个由五个 AI 代理组成的团队，在 2019 年击败了专业的人类团队。 这些成功证明了强化学习处理高维度、战略问题的能力。
强化学习擅长的另一个领域是机器人技术。 例如，仓库中的机械臂使用强化学习来学习精确的操作任务，例如拾取和放置各种形状的物体。 传统的编程方法难以应对现实世界环境的可变性，但强化学习使机器人能够通过试错进行适应。 Google 的 Everyday Robots 团队使用强化学习训练机器人对可回收物和垃圾进行分类，从而降低了办公室废物流中的污染率。 机器人通过模拟数千次交互并根据奖励（例如，正确分类物品）来改进其策略。 这种方法减少了手动编码每种可能场景的需求，从而使部署能够跨不同的环境进行扩展。
最后，强化学习为适应用户行为的推荐系统提供动力。 例如，像 Netflix 这样的流媒体平台使用强化学习来优化内容推荐。 该系统通过将每个用户交互（例如，观看电影）视为反馈来学习，调整推荐以随着时间的推移最大化参与度。 例如，YouTube 基于强化学习的算法平衡了探索（推荐新内容）和利用（利用已知偏好）以保持用户的参与度。 通过将推荐定义为顺序决策问题，强化学习模型可以根据实时数据动态更新其策略，从而优于静态的基于规则的方法。 这些系统说明了强化学习如何有效地处理不确定性和不断变化的用户偏好。