文本分析软件影响着许多行业的工作方式，支持改善用户的产品体验，帮助企业更快做出更明智的业务决策。 一些用例包括：

客户服务：可通过多种方式征求客户反馈。 将客户服务与文本分析工具、反馈系统（例如聊天机器人、客户调研、净推荐值分数 (NPS)、在线评论、支持凭单和社交媒体个人档案）结合使用时，能够帮助企业快速改善客户体验。 文本挖掘和情绪分析可以提供一种机制，帮助企业优先考虑客户的关键痛点，从而能够实时响应紧急问题，提高客户满意度。 了解 Verizon 如何在客户服务中使用文本分析。

风险管理：文本挖掘在风险管理方面也有应用，它可以通过监控情绪变化以及从分析机构报告和白皮书中提取信息，提供有关行业趋势和金融市场的洞察。 这对银行机构特别有价值，因为在考虑各个领域的商业投资时，这些数据有助于增强信心。 了解 CIBC 和 EquBot 如何使用文本分析来降低风险。

维护：对于产品和机器的运行和功能，文本挖掘可提供丰富而完整的信息。 文本挖掘可通过揭示与问题以及预防性和被动式维护过程相关的模式，逐步实现决策动化。 文本分析可帮助维护专业人员更快地找出挑战和故障的根本原因。

医疗保健：文本挖掘方法对生物医学领域的研究人员越来越有价值，尤其在信息聚类领域。 医学研究的人工调查可能既费钱又耗时；文本挖掘提供了一种从医学文献中提取有价值信息的自动化方法。

垃圾邮件过滤：垃圾邮件经常成为黑客使用恶意软件感染计算机系统的切入点。 文本挖掘可从收件箱中过滤和排除这些电子邮件，从而改善整体用户体验，并最大程度地降低最终用户遭受网络攻击的风险。