Bilgisayarlı görü tıp alanında kanser teşhisi, tedavi planlaması ve ameliyat için kullanılmaktadır. Kendi kendine giden arabalar, engelleri tespit etmek ve yollarını planlamak için bilgisayarla görmeyi kullanır. Otonom robotlar bunu depolarda ve fabrikalarda navigasyon ve nesne tanıma için kullanmaktadır. Ayrıca gözetim sistemlerinde, yüz tanıma sistemlerinde ve artırılmış gerçeklik ve sanal gerçeklik uygulamaları için nesne tanımada da kullanılır. Bilgisayarla görme, önümüzdeki yıllarda da önemli bir araştırma ve geliştirme alanı olmaya devam edecek olan gelişen bir teknolojidir. Potansiyel uygulamaları muazzamdır ve endüstriler ve günlük yaşam üzerindeki etkisi henüz görülmeye başlanmıştır. Sağlık hizmetlerinin iyileştirilmesinden ulaşımın dönüştürülmesine kadar, bilgisayarla görme hayatımızda devrim yaratmaya devam edecektir. Bilgisayarlı görü, makinelerin görüntü ve videoları insan benzeri bir şekilde anlamasını sağlayarak birçok farklı sektörde devrim yaratmıştır. Tıbbi görüntülemeden sürücüsüz arabalara kadar, bilgisayarla görme teknikleri makinelerin nesneleri tespit etmesini, yüzleri tanımasını, yolları planlamasını, sahneleri anlamasını ve daha fazlasını yapmasını sağlamıştır. Derin öğrenme ve sinir ağlarındaki gelişmeler, bilgisayarların nesne algılama ve etiketleme ile ilgili bazı görevlerde insanüstü performans elde etmesinde kilit rol oynamıştır. Artık mevcut olan etiketli veri miktarı, yüksek performans elde edebilen karmaşık modelleri eğitmek için kullanılabildiğinden, bilgisayarla görme teknolojisinin gelişiminde de önemli bir rol oynamıştır. Bilgisayarlı görü gelişmeye devam ettikçe, potansiyel uygulamaları muazzamdır ve endüstriler ve günlük yaşam üzerindeki etkisi görülmeye devam edecektir. Gelecekte bilgisayarla görme, çevremizdeki dünyayla etkileşim kurma şeklimizde devrim yaratmaya devam edecektir. Bilgisayarla görme, hem mevcut hem de gelecekteki teknolojiler için önemli olan ve hızla ilerleyen bir alandır. Görüntülerden veya videolardan nasıl daha yüksek düzeyde bir anlayış elde edilebileceğiyle ilgilenen disiplinler arası bir bilim dalıdır. Yapay zeka destekli bilgisayar görüşü, canlılardaki görsel algıyı matematiksel olarak modelleyerek ve bu görsel yetenekleri taklit etmek için bilgisayarların kapasitesini kullanan modeller ve algoritmalar geliştirerek insan görsel sisteminin gerçekleştirebileceği görevleri anlamaya ve otomatikleştirmeye çalışır. Derin öğrenme ve sinir ağları, bilgisayarların nesne algılama ve etiketleme ile ilgili bazı görevlerde insanüstü performans elde etmesini sağlarken, etiketlenmiş veriler yüksek performans elde edebilen karmaşık modellerin eğitilmesine yardımcı olur.