（或稱為數(shù)值計(jì)算）

早期的計(jì)算機(jī)主要用于科學(xué)計(jì)算?？茖W(xué)計(jì)算仍然是計(jì)算機(jī)應(yīng)用的一個(gè)重要領(lǐng)域。如高能物理、工程設(shè)計(jì)、地震預(yù)測(cè)、氣象預(yù)報(bào)、航天技術(shù)等。由于計(jì)算機(jī)具有高運(yùn)算速度和精度以及邏輯判斷能力，因此出現(xiàn)了計(jì)算力學(xué)、計(jì)算物理、計(jì)算化學(xué)、生物控制論等新的學(xué)科。

利用計(jì)算機(jī)對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的某些信號(hào)自動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)，并把檢測(cè)到的數(shù)據(jù)存入計(jì)算機(jī)，再根據(jù)需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這樣的系統(tǒng)稱為計(jì)算機(jī)檢測(cè)系統(tǒng)。特別是儀器儀表引進(jìn)計(jì)算機(jī)技術(shù)后所構(gòu)成的智能化儀器儀表，將工業(yè)自動(dòng)化推向了一個(gè)更高的水平。

（或稱數(shù)據(jù)處理）

信息管理是目前計(jì)算機(jī)應(yīng)用最廣泛的一個(gè)領(lǐng)域。利用計(jì)算機(jī)來(lái)加工、管理與操作任何形式的數(shù)據(jù)資料，如企業(yè)管理、物資管理、報(bào)表統(tǒng)計(jì)、帳目計(jì)算、信息情報(bào)檢索等。國(guó)內(nèi)許多機(jī)構(gòu)紛紛建設(shè)自己的管理信息系統(tǒng)（mis）；生產(chǎn)企業(yè)也開(kāi)始采用制造資源規(guī)劃軟件（mrp），商業(yè)流通領(lǐng)域則逐步使用電子信息交換系統(tǒng)（edi），即所謂無(wú)紙貿(mào)易。

計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、制造、測(cè)試（cad/cam/cat）。用計(jì)算機(jī)輔助進(jìn)行工程設(shè)計(jì)、產(chǎn)品制造、性能測(cè)試。③經(jīng)濟(jì)管理：國(guó)民經(jīng)濟(jì)管理，公司企業(yè)經(jīng)濟(jì)信息管理，計(jì)劃與規(guī)劃，分析統(tǒng)計(jì)，預(yù)測(cè)，決策；物資、財(cái)務(wù)、勞資、人事等管理。④情報(bào)檢索：圖書(shū)資料、歷史檔案、科技資源、環(huán)境等信息檢索自動(dòng)化；建立各種信息系統(tǒng)。⑤自動(dòng)控制：工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程綜合自動(dòng)化，工藝過(guò)程最優(yōu)控制，武器控制，通信控制，交通信號(hào)控制。⑥模式識(shí)別：應(yīng)用計(jì)算機(jī)對(duì)一組事件或過(guò)程進(jìn)行鑒別和分類，它們可以是文字、聲音、圖像等具體對(duì)象，也可以是狀態(tài)、程度等抽象對(duì)象。

開(kāi)發(fā)一些具有人類某些智能的應(yīng)用系統(tǒng)，用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的思維判斷、推理等智能活動(dòng)，使計(jì)算機(jī)具有自學(xué)習(xí)適應(yīng)和邏輯推理的功能，如計(jì)算機(jī)推理、智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人等，幫助人們學(xué)習(xí)和完成某些推理工作。

1947年，美國(guó)數(shù)學(xué)家、工程師沃倫·韋弗與英國(guó)物理學(xué)家、工程師安德魯·布思提出了以計(jì)算機(jī)進(jìn)行翻譯（簡(jiǎn)稱“機(jī)譯”）的設(shè)想，機(jī)譯從此步入歷史舞臺(tái)，并走過(guò)了一條曲折而漫長(zhǎng)的發(fā)展道路。機(jī)譯分為文字機(jī)譯和語(yǔ)音機(jī)譯。機(jī)譯消除了不同文字和語(yǔ)言間的隔閡，堪稱高科技造福人類之舉。但機(jī)譯的質(zhì)量長(zhǎng)期以來(lái)一直是個(gè)問(wèn)題，尤其是譯文質(zhì)量，離理想目標(biāo)仍相差甚遠(yuǎn)。中國(guó)數(shù)學(xué)家、語(yǔ)言學(xué)家周海中教授認(rèn)為，在人類尚未明了大腦是如何進(jìn)行語(yǔ)言的模糊識(shí)別和邏輯判斷的情況下，機(jī)譯要想達(dá)到“信、達(dá)、雅”的程度是不可能的。這一觀點(diǎn)恐怕道出了制約譯文質(zhì)量的瓶頸所在。[2]