數據挖掘技術可以爲決策、過程控制、信息管理和查詢處理等任務提供服務。一般來說，數據挖掘的應用有，電信：流失；銀行：聚類（細分）,交叉銷售；百貨公司/超市：購物籃分析（關聯規則）；保險：細分，交叉銷售，流失（原因分析）；信用卡：欺詐探測，細分；電子商務：網站日誌分析；稅務部門：偷漏稅行爲探測；警察機關：犯罪行爲分析；醫學：醫療保健。具體如下：
電子政務的數據挖掘：建立電子化政府，推動電子政務的發展，是電子信息技術應用到政府管理的必然趨勢。發展電子政務，建立決策支持系統，利用電子政務綜合數據庫中存儲的大量數據，通過建立正確的決策體系和決策支持模型，可以爲各級政府的決策提供科學的依據，從而提高各項政策制定的科學性和合理性，以達到提高政府辦公效率、促進經濟發展的目的。
市場營銷的數據挖掘：數據挖掘技術在企業市場營銷中得到了比較普遍的應用，它是以市場營銷學的市場細分原理爲基礎，其基本假定是“消費者過去的行爲是其今後消費傾向的最好說明”。通過收集、加工和處理涉及消費者消費行爲的大量信息，確定特定消費羣體或個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，進而推斷出相應消費羣體或個體下一步的消費行爲，然後以此爲基礎，對所識別出來的消費羣體進行特定內容的定向營銷，這與傳統的不區分消費者對象特徵的大規模營銷手段相比，大大節省了營銷成本，提高了營銷效果，從而爲企業帶來更多的利潤。
零售業中的數據挖掘：通過條形碼、編碼系統、銷售管理系統、客戶資料管理及其它業務數據中，可以收集到關於商品銷售、客戶信息、貨存單位及店鋪信息等的信息資料。數據從各種應用系統中採集，經條件分類，放到數據倉庫裏，允許高級管理人員、分析人員、採購人員、市場人員和廣告客戶訪問，利用DM工具對這些數據進行分析，爲他們提供高效的科學決策工具。
銀行業的數據挖掘：金融事務需要蒐集和處理大量的數據，由於銀行在金融領域的地位、工作性質、業務特點以及激烈的市場競爭決定了它對信息化、電子化比其它領域有更迫切的要求。利用數據挖掘技術可以幫助銀行產品開發部門描述客戶以往的需求趨勢，並預測未來。美國商業銀行是發達國家商業銀行的典範，許多地方值得我國學習和借鑑。
電信業的數據挖掘：電信業已經迅速地從單純的提供市話和長話服務演變爲綜合電信服務，如語音、傳真、尋呼、移動電話、圖像、電子郵件、計算機和WEB數據傳輸以及其他的數據通信服務。利用數據挖掘技術來幫助理解商業行爲、確定電信模式、捕捉盜用行爲、更好地利用資源和提高服務質量是非常有必要的。分析人員可以對呼叫源、呼叫目標、呼叫量和每天使用模式等信息進行分析還可以通過挖掘進行盜用模式分析和異常模式識別，從而可儘早的發現盜用，爲公司減少損失。
移動通信領域的數據挖掘：針對信息化的應用，移動通信行業信息化進程得到巨大發展和廣泛應用，運營網絡系統、綜合業務系統、計費系統、辦公自動化等系統的相繼使用，爲計算機應用系統的運行積累了大量的歷史數據。但在很多情況下，這些海量數據在原有的作業系統中是無法提煉並昇華爲有用的信息並提供給業務分析人員與管理決策者的。一方面，聯機作業系統因爲需要保留足夠的詳細數據以備查詢而變得笨重不堪，系統資源的投資跟不上業務擴展的需求；另一方面，管理者和決策者只能根據固定的、定時的報表系統獲得有限的經營與業務信息，無法適應激烈的市場競爭。
郵政業的數據挖掘：中國郵政建立了目前國內最大的物流交換體系，同時也積累了大量的用戶數據，如何利用這些用戶數據，通過數據分析爲郵政業務的發展提供科學決策依據，是郵政部門十分關心的問題。數據挖掘技術可以很好地爲郵政部門解決上述問題，利用該技術，我們可以進行客戶存款餘額分析、客戶存款結構分析、平均存款利率分析、不同儲種餘額分析、不同儲種客戶分析、攬儲統計分析、業務量統計分析等等。我們以客戶存款分析進行介紹。
生物醫學和DNA的數據挖掘：生物信息或基因數據挖掘對人類受益非淺。對於生物信息或基因的數據挖掘和通常的數據挖掘相比，無論在數據的複雜程度、數據量還有分析和建立模型的算法而言，都要複雜得多。從分析算法上講，更需要一些新的和好的算法。現在很多廠商正在致力於這方面的研究。但就技術和軟件而言，還遠沒有達到成熟的地步。