Przykładem jest prognozowanie zapotrzebowania na energię, na podstawie wzorców jej poboru przez odbiorców, oraz zarządzanie zasobami energetycznymi w czasie rzeczywistym.
Popularyzację sztucznej inteligencji w energetyce napędzać będzie przede wszystkim rozwój energetyki odnawialnej oraz potencjał AI w zakresie monitorowania emisji dwutlenku węgla. Natomiast głównymi hamulcami będą wysokie koszty wdrożenia, trudności w integracji z istniejącą infrastrukturą energetyczną, a także obawy o prywatność i bezpieczeństwo danych.
