计算机视觉被广泛应用于众多行业，通过分析视觉数据来解决实际问题。其核心是使机器能够解释图像或视频，通常结合对象检测、图像分割和模式识别等技术。开发人员利用 OpenCV、TensorFlow 或 PyTorch 等框架实现这些功能，并将其集成到自动化任务或增强决策的系统中。
一个主要应用领域是制造业和质量控制。例如，工厂使用计算机视觉系统来检查流水线上的产品缺陷。摄像头捕捉组件图像，算法检查裂纹、错位或颜色不一致。汽车制造商利用它来验证焊接质量或漆面精度。亚马逊等零售商在无人收银商店中使用计算机视觉，摄像头和货架传感器跟踪顾客拿取的物品，从而实现自动结账。在医疗保健领域，它辅助分析医学影像：算法检测 X 光片中的肿瘤，分割 MRI 扫描中的器官，或标记病理切片中的异常，帮助放射科医生进行诊断。
另一个重要的用例是自动驾驶汽车和农业。自动驾驶汽车依靠计算机视觉识别行人、读取交通标志，并利用摄像头和激光雷达数据导航道路。特斯拉等公司使用神经网络处理实时视频流，用于保持车道和避免碰撞。在农业领域，配备摄像头的无人机通过分析多光谱图像来监测作物健康，检测病害或干旱胁迫。农民利用这些数据优化灌溉或农药施用。同样，牲畜管理系统通过视频流跟踪动物行为或身体状况，改善畜群健康监测。
最后，计算机视觉在安全、物流和娱乐领域发挥着作用。监控系统利用人脸识别或运动跟踪分析视频片段，以检测未经授权的访问或可疑活动。在物流领域，仓库通过扫描条形码或使用摄像头识别放错位置的物品来自动化库存管理。体育广播公司使用姿态估计来跟踪运动员的动作，而流媒体平台应用内容审核工具来标记不当图像。这些领域的开发人员通常与边缘设备（如 NVIDIA Jetson）或云 API（如 AWS Rekognition）合作，部署针对特定行业需求的、可扩展的解决方案。