AutoML 最适合处理结构化、表格型数据集，这些数据集具有清晰的特征和标签。这类数据集通常类似于电子表格或数据库表，其中每一行代表一个实例（例如，客户、产品或交易），每一列代表一个特征（例如，年龄、价格或时间戳）。AutoML 工具擅长自动化处理此类数据的特征预处理、模型选择和超参数调优等任务。例如，一个预测客户流失的数据集可能包含“账户年龄”、“月消费”和“支持工单”等列，以及一个二元的“是否流失”标签。在这种情况下，AutoML 可以有效地处理数值、分类和日期时间特征，并自动应用归一化、独热编码或填充等转换。然而，对于需要复杂特征工程（例如，文本分词或图像增强）的数据集，除非 AutoML 平台包含针对这些数据类型的专门预处理功能，否则可能仍需要手动干预。
干净、格式良好且缺失值和异常值最少的数据集能产生最佳结果。AutoML 工具假定数据处于“可建模”状态，这意味着缺失值应事先填充或删除，并且列应具有一致的数据类型。例如，用于预测房价的数据集应在“建筑面积”中包含数值，在“街区”中包含有效的类别，而不能有像“N/A”或“未知”这样的模糊条目。包含高噪声或不相关特征（例如，重复的列或非预测性 ID）的数据集可能会误导 AutoML 的自动化特征选择。一个好的做法是预处理数据，删除冗余变量，处理异常值（例如，限制极端值），并确保标签格式正确。AutoML 仍然可以处理一些不完美之处，但更干净的数据可以降低模型性能不佳的风险并加快训练速度。
中等规模的数据集（数千到数百万行），且标签分布均衡，是最理想的。极小的数据集（例如，100 行）可能无法提供足够的信号供 AutoML 泛化，而超大型数据集（数十亿行）可能超出计算限制，除非平台支持分布式训练。对于分类任务，不平衡数据集（例如，欺诈检测，其中 99% 的交易是合法的）需要通过类别加权或过采样等技术进行显式处理，其中一些 AutoML 工具可以自动化这些过程。时间序列数据，例如销售预测，如果格式中包含清晰的时间戳列和滞后特征，效果会很好。如果平台支持，AutoML 还可以处理多模态数据（例如，结合表格数据和文本数据），但开发者应验证其集成能力。例如，Google 的 Vertex AutoML 允许同时输入图像、文本和表格数据，从而支持结合产品描述和定价进行产品分类等用例。