Машинное обучение и искусственный интеллект: для работы в этих областях необходимо иметь глубокие знания в теории вероятностей, статистике, линейной алгебре, оптимизации и математическом анализе.

Криптография: для разработки криптографических алгоритмов необходимо иметь понимание алгебры, алгоритмов, теории чисел и теории информации.

Графическое программирование: для создания компьютерных графиков, визуализации данных и разработки игр требуются знания геометрии, тригонометрии, алгебры и оптимизации.

Биоинформатика: для анализа геномов, биологических последовательностей и разработки биоинформационных систем необходимы знания в статистике, алгоритмах, анализе данных и молекулярной биологии.

Финансовая математика: для анализа рынка, прогнозирования цен и управления финансами требуется понимание теории вероятностей, статистики, теории портфеля и теории оптимизации.