การใช้งาน Pattern Mining มีหลากหลายรูปแบบดังนี้ −
โดยทั่วไปแล้วการทำ Pattern Mining จะใช้สำหรับการกรองสัญญาณรบกวนและการล้างข้อมูลเป็นการประมวลผลล่วงหน้าในแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลจำนวนมาก สามารถใช้เพื่อสำรวจข้อมูลไมโครอาร์เรย์ เช่น ซึ่งรวมถึงมิติข้อมูลนับหมื่น (เช่น การอธิบายยีน)
การขุดแบบมีรูปแบบช่วยในการค้นพบกลไกและคลัสเตอร์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล จากชุดข้อมูล DBLP เช่น การทำเหมืองข้อมูลรูปแบบบ่อยครั้งสามารถค้นพบคลัสเตอร์ที่น่าสนใจ เช่น คลัสเตอร์ผู้เขียนร่วม (โดยกำหนดผู้เขียนที่โดยทั่วไปทำงานร่วมกัน) และคลัสเตอร์การประชุม (โดยกำหนดผู้แต่งและเงื่อนไขร่วมกันหลายคน) สถาปัตยกรรมหรือการค้นพบคลัสเตอร์ดังกล่าวสามารถใช้เป็นการประมวลผลล่วงหน้าสำหรับการขุดข้อมูลที่มีความซับซ้อนเพิ่มเติม
รูปแบบที่ใช้บ่อยสามารถใช้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับการจัดกลุ่มพื้นที่ย่อยในพื้นที่มิติสูง การจัดกลุ่มเป็นเรื่องยากในพื้นที่มิติสูง ซึ่งระยะห่างระหว่างวัตถุสองชิ้นนั้นซับซ้อนในการวัด เนื่องจากระยะทางดังกล่าวถูกครอบงำโดยชุดมิติหลายชุดที่วัตถุนั้นครอบครองอยู่
การวิเคราะห์รูปแบบมีประโยชน์ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่ ข้อมูลอนุกรมเวลา ข้อมูลภาพ ข้อมูลวิดีโอ และข้อมูลมัลติมีเดีย การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่คือการวิเคราะห์รูปแบบโคโลเคชั่น สิ่งเหล่านี้สามารถช่วยตัดสินใจได้ว่าโรคใดโรคหนึ่งมีการจัดวางตามภูมิศาสตร์ด้วยวัตถุเฉพาะ เช่น บ่อน้ำ โรงพยาบาล หรือแม่น้ำ
ในการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา นักวิจัยได้แยกค่าอนุกรมเวลาออกเป็นหลายช่วง ดังนั้นจึงสามารถละเว้นความผันผวนเล็กน้อยและความแตกต่างของค่าได้ ข้อมูลสามารถสรุปเป็นรูปแบบตามลำดับ ซึ่งสามารถจัดทำดัชนีเพื่อทำให้การค้นหาความคล้ายคลึงกันหรือการวิเคราะห์เปรียบเทียบง่ายขึ้น
ในการวิเคราะห์ภาพและการจดจำรูปแบบ นักวิจัยมักแสดงชิ้นส่วนภาพเป็นคำที่มองเห็นได้อย่างเป็นระเบียบ ซึ่งสามารถใช้สำหรับการจัดกลุ่ม การจัดหมวดหมู่ และการวิเคราะห์เปรียบเทียบอย่างมีประสิทธิภาพ
การทำเหมืองรูปแบบถูกใช้สำหรับการวิเคราะห์ลำดับหรือข้อมูลโครงสร้างรวมถึงต้นไม้ กราฟ ลำดับย่อย และเครือข่าย ในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ นักวิจัยมีลำดับที่ต่อเนื่องกันหรือเว้นวรรคในการรันโค้ดเป็นรูปแบบตามลำดับที่รองรับการระบุข้อผิดพลาดของซอฟต์แวร์
ข้อผิดพลาดในการคัดลอกและวางในโปรแกรมซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่สามารถรับรู้ได้โดยการวิเคราะห์รูปแบบต่อเนื่องแบบขยายของซอร์สโค้ด โปรแกรมซอฟต์แวร์ที่ลอกเลียนแบบสามารถรับรู้ได้โดยอาศัยกลไกการไหล/วนซ้ำของโปรแกรมที่เหมือนกันมาก
รูปแบบที่ใช้บ่อยและเลือกปฏิบัติสามารถใช้เป็นกลไกการจัดทำดัชนีเบื้องต้น (เรียกว่าดัชนีกราฟ) เพื่อให้การค้นหาชุดข้อมูลและเครือข่ายขนาดใหญ่ ซับซ้อน และมีโครงสร้าง สิ่งเหล่านี้ให้การค้นหาความคล้ายคลึงกันในข้อมูลที่มีโครงสร้างกราฟรวมถึงฐานข้อมูลสารประกอบทางเคมีหรือฐานข้อมูลที่มีโครงสร้าง XML รูปแบบดังกล่าวสามารถใช้สำหรับการบีบอัดข้อมูลและคำอธิบายได้
