根据问题的复杂性，强化学习算法可以在必要时随时间保持适应环境，以便长期获得最大的回报。一个通过强化学习来学会行走的机器人将通过尝试不同的方法实现目标，获得有关这些方式成功的反馈，然后进行调整直到达到行走的目标。大步伐会让机器人摔倒，通过调整步距来判断这是否是保持直立的原因，通过不同的变化持续学习，最终能够行走。以上说明，奖励是保持直立，惩罚就是摔倒，机器人基于对其动作的反馈信息进而优化并强化。强化学习需要大量的数据，这就是为什么这项技术的第一个应用领域是模拟数据，如游戏和机器人。
尽管处于强化学习的早期阶段，但仍有一些应用和产品开始依赖这种技术。公司开始使用强化学习解决连续性决策问题，同时强化学习支持专家决策或自动化决策处理。
机器人。强化学习为机器人学提供了“框架和一套工具”，用于处理难以设计的行为。由于强化学习可以在没有监督的情况下进行，这可以帮助机器人倍速增长。
工业自动化。得益于DeepMind（深度思维公司）的强化学习能力，谷歌能够显著降低其数据中心的能源消耗。近期被微软收购的Bonsai公司提供了一种强化学习解决方案，可以在能源、暖通空调、制造、汽车和供应链中实现自动化和“将智能构建到复杂的动态系统中”。
加强预见性维护。机器学习已经在制造业中使用了一段时间，但强化学习可以使预测性维护比现在更好。
博弈。事实上，强化学习的第一个应用是当机器学习算法AlphaGo在围棋中战胜世界上最好的人类棋手之一时一战成名，现在强化学习被用于各种游戏的竞争。
医学。强化学习非常适合于为健康状况和药物治疗找出最佳的治疗方法，还被用于临床试验以及医疗保健的其他应用。
对话系统。由于公司以客户咨询、合同、聊天机器人等形式接收大量的抽象文本，因此，将强化学习用于文本摘要的解决方案备受推崇。这些工具的内在特性是，随着时间的推移会变得更好。
个性化。无论是你使用的媒体、针对你展现的广告，还是你计划购物平台上购买的商品，都有强化学习算法在幕后发挥作用，以创造一流的客户体验。
自动驾驶。大多数自动驾驶汽车、卡车、无人驾驶飞机和船只的核心都有强化算法。英国Wayve公司设计了一款自动驾驶汽车，通过强化学习能在20分钟内学会驾驶。
由于强化学习运行需要大量的数据集，因此大多数公司想要利用强化学习的能力需要获取更多的数据，并且随着强化学习的价值不断上生，公司将继续对资源进行投资，以便找出在其运营、服务和产品中实现该技术的最佳方式。
