Suy luận có các ứng dụng trong trí tuệ nhân tạo và các hệ chuyên gia. Các kỹ thuật suy luận Bayes đã là một phần căn bản của các kỹ thuật nhận dạng mẫu bằng máy tính kể từ cuối thập kỷ 1950. Còn có một mối quan hệ ngày càng chặt chẽ giữa các phương pháp Bayes và các kỹ thuật giả lập Monte Carlo do không thể xử lý các mô hình phức tạp trong hình thức đóng (closed form) bằng một phân tích Bayes, trong khi cấu trúc mô hình đồ thị cố hữu đối với tất cả các mô hình thống kê, ngay cả các mô hình phức tạp nhất, tạo điều kiện cho các thuật toán giả lập hiệu quả như lấy mẫu Gibbs (Gibbs sampling) và các dạng khác của thuật toán Metropolis-Hastings. Gần đây, suy luận Bayes đã trở nên thông dụng trong cộng đồng phylogenetics vì các lý do này; các ứng dụng như BEAST Lưu trữ 2007-02-16 tại Wayback Machine và MrBayes cho phép ước lượng đồng thời nhiều tham số nhân khẩu học và tiến hóa.

Khi áp dụng cho phân loại thống kê (statistical classification) trong những năm gần đây, suy luận Bayesian đã được sử dụng để nhận diện spam (thư nhũng lạm). Các ứng dụng dùng suy luận Bayes để lọc spam bao gồm Bogofilter, SpamAssassin, InBoxer, và Mozilla. Việc phân loại spam được giới thiệu chi tiết trong bài Bộ phân loại Bayes đơn giản (naive Bayes classifier).

Trong một số ứng dụng, lôgic mờ là một lựa chọn thay thế suy luận Bayes. Tuy nhiên, lôgic mờ và suy luận Bayes không tương thích về toán học và ngữ nghĩa: nói chung, ta không thể hiểu mức độ đúng trong lôgic mờ là xác suất và ngược lại.