AutoML（自动化机器学习）使高度依赖数据驱动的决策，但可能缺乏广泛的机器学习专业知识或资源的行业受益。三个已被证明 AutoML 特别有影响力的领域是医疗保健、金融和零售/电子商务。这些行业通常处理大量数据集并需要迭代模型开发，这使得 AutoML 的自动化任务（如特征工程和超参数调优）成为一个实用的解决方案。
在医疗保健领域，AutoML 简化了医疗影像分析、患者风险预测和药物发现等任务。例如，医院可以使用 Google 的 AutoML Vision 等工具训练模型，以检测 X 光片或 MRI 扫描中的异常，而无需深厚的卷积神经网络专业知识。类似地，AutoML 框架可以分析电子健康记录，以预测患者再入院风险或优化治疗方案。这减少了对专业数据科学家的依赖，使临床医生能够专注于解释结果，而不是编写模型代码。像 Zebra Medical Vision 这样的初创公司利用 AutoML 加速诊断工具的开发，这表明该技术如何在资源受限的环境中普及高级分析的应用。
金融服务受益于 AutoML 的欺诈检测、信用评分和算法交易。银行处理海量交易数据，H2O.ai 的 Driverless AI 等 AutoML 工具可以自动构建模型，以实时标记可疑活动。对于信用评分，AutoML 能够快速实验不同的算法，以遵守监管要求，同时尽量减少偏见。交易公司使用 AutoML 迭代用于市场趋势预测的模型，自动化特征选择等任务以适应波动条件。例如，Capital One 已将 AutoML 集成到其欺诈检测流程中，减少了手动调优工作，提高了对新威胁的响应速度。
零售和电子商务使用 AutoML 进行个性化推荐、需求预测和库存优化。AWS SageMaker Autopilot 等平台允许开发者部署模型，分析客户行为以推荐产品，即使没有深厚的机器学习知识。AutoML 还通过自动化时间序列分析帮助零售商预测季节性需求高峰，确保高效的库存管理。例如，Walmart 使用 AutoML 优化供应链物流，根据历史销售数据训练模型，以预测区域性购买模式。通过简化模型部署，AutoML 使小型电子商务企业能够与大型企业竞争，因为它们可以快速测试和优化动态定价或客户细分等策略，而无需专门的数据科学团队。