Ряд Тейлора находит применение в машинном обучении и биомедицине, потому что позволяет преобразовывать сложные функции в более простые, что упрощает их анализ и интерпретацию. 1

В машинном обучении это полезно, например, при разработке алгоритмов, которые пытаются по выборке восстановить неизвестную истинную зависимость. 4 С помощью ряда Тейлора можно представить интересующую функцию в виде суммы «простых» функций, где первый алгоритм грубо приближает истинную зависимость, а каждый следующий делает приближение всё точнее. 4

В биомедицине ряд Тейлора может использоваться, например, для аппроксимации дисперсии сложных конфигураций (функций), где явная дисперсия слишком сложна для точных аналитических вычислений. 2 Также иногда ряд Тейлора может сообщить полезную информацию о том, как функция ведёт себя в важной части своей области. 2