自然语言处理 (NLP) 使那些严重依赖于分析或生成基于文本的数据、自动化通信或从非结构化语言中提取洞察的行业受益。受影响最大的行业包括医疗保健、客户服务、金融、电子商务、法律和教育。 这些行业利用 NLP 执行诸如文档分析、实时交互和决策支持等任务，通常通过集成到其系统中的 API 或定制机器学习模型来实现。
在医疗保健领域，NLP 用于处理临床笔记、研究论文和患者记录。 例如，像 IBM Watson Health 这样的工具应用 NLP 从非结构化的医生笔记中提取诊断或治疗模式，从而加快研究或患者护理的数据检索。 同样，由 NLP 驱动的聊天机器人可以帮助患者安排预约或获得基本的医疗建议，从而减少行政工作量。 客户服务通过自动化的聊天机器人（如 Zendesk 的 Answer Bot）处理常见查询以及情感分析工具（用于监控社交媒体或支持工单以识别不满意的用户）而受益于 NLP。 这些系统依靠意图识别和文本分类模型来优先处理紧急问题或在需要时将请求路由给人工代理。
金融和电子商务使用 NLP 进行市场分析和个性化体验。 银行部署 NLP 来分析收益报告、新闻文章或监管文件，以检测风险或投资机会。 欺诈检测系统解析交易描述或客户消息，以标记可疑活动。 像亚马逊这样的电子商务平台使用 NLP 进行产品评论总结，从用户反馈中提取关键词以改进搜索结果，或为推荐引擎提供支持。 法律团队应用 NLP 来自动化合同分析——像 Kira Systems 这样的工具识别文档中的条款或义务，从而减少手动审查时间。 教育平台使用 NLP 进行自动论文评分（例如，Grammarly）或像 Duolingo 这样的语言学习应用程序，这些应用程序根据用户输入调整练习。 这些应用展示了 NLP 在解决特定领域语言挑战方面的多功能性。