人工智能引用領域很廣，主要有以下幾個方面：

自然語言生成：利用計算機數據生成文本。目前應用于客戶服務、報告生成以及總結商業智能洞察力。

語音識別：將人類語音轉錄和轉換成對計算機應用軟件來說有用的格式。目前應用于交互式語音應答電銷外呼程序和電銷電話應用領域。

虛擬代理：弗雷斯特公司聲稱智能交互機器人，“虛擬代理可謂是媒體界目前競相報道的對象。”從簡單的聊天機器人，到可以與人類進行交際的高級電銷外呼程序智能交互機器人，不一而足。目前應用于客戶服務和支持以及充當智能家居管理器。

機器學習平臺：不僅提供了設計和訓練模型，并將模型部署到應用軟件、流程及其他機器的計算能力，還提供了算法、應用編程接口（API）、開發工具包和訓練工具包。目前應用于一系列廣泛的企業應用領域，主要涉及預測或分類。

針對人工智能優化的硬件：這是專門設計的圖形處理單元（GPU）和設備，其架構旨在高效地運行面向人工智能的計算任務。目前主要在深度學習應用領域發揮作用。

決策管理：引擎將規則和邏輯嵌入到人工智能電銷外呼程序，并用于初始的設置/訓練和日常的維護和調優。這是一項成熟的技術，應用于一系列廣泛的企業應用領域，協助或執行自動決策。

深度學習平臺：一種特殊類型的機器學習去51cto學院學習，包括擁有多個抽象層的人工神經網絡。目前主要應用于由很龐大的數據集支持的模式識別和分類應用領域。

生物特征識別技術：能夠支持人類與機器之間更自然的交互，包括但不限于圖像和觸摸識別、語音和身體語言。目前主要應用于市場研究。

機器人流程自動化：使用腳本及其他方法，實現人類操作自動化，從而支持高效的業務流程。目前應用于人類執行任務或流程成本太高或效率太低的地方。

文本分析和NLP：自然語言處理（NLP）使用和支持文本分析，為此它借助統計方法和機器學習方法，為理解句子結構及意義、情感和意圖提供方便。目前應用于欺詐檢測和安全、一系列廣泛的自動化助理以及挖掘非結構化數據等領域。