异常检测用于识别数据中偏离正常行为的意外模式，从而在各行各业实现主动响应。一个主要用例是 安全和欺诈检测。在网络安全方面，系统监控网络流量以查找异常活动，例如数据传输的突然峰值或重复失败的登录尝试，这些都可能表明存在漏洞。金融机构应用类似的技术来检测欺诈交易，例如，一张信用卡在几小时内在多个国家/地区使用。股票交易平台分析交易量或价格波动，以发现潜在的市场操纵行为，例如在重大公告之前出现异常交易。
另一个主要应用是 系统健康监控和预测性维护。IT 团队跟踪服务器指标，如 CPU 使用率或内存消耗，以识别表明硬件故障、资源泄漏或网络攻击的异常情况。在制造业中，机器上的传感器收集振动或温度数据；与基线模式的偏差可以预测设备故障，从而可以在发生故障之前进行维修。物联网设备，如智能电表，使用异常检测来标记由故障或篡改引起的异常功耗模式，从而确保运营效率。
医疗保健和零售 也严重依赖异常检测。医院监控患者的生命体征，如心率或血压，以实时检测紧急情况，如心律失常。医学成像工具突出显示 X 射线或 MRI 中的异常情况，以便早期诊断肿瘤。零售商分析购买模式，以识别欺诈性批量订单或销售活动期间由机器人驱动的库存囤积行为。库存系统提醒管理人员注意意外的库存变化，帮助解决供应链中断问题。这些例子表明，异常检测如何自动识别复杂数据集中的异常值，为各领域的开发人员和工程师提供可操作的见解。