任何维度的向量空间中都适用，而且余弦相似性最常用于高维正空间。例如在信息检索中，每个词项被赋予不同的维度，而一个文档由一个向量表示，其各个维度上的值对应于该词项在文档中出现的频率。余弦相似度因此可以给出两篇文档在其主题方面的相似度。另外，它通常用于文本挖掘中的文件比较。此外，在数据挖掘领域中，会用到它来度量集群内部的凝聚力。
定义.两个向量间的余弦值可以通过使用欧几里得点积公式求出：给定两个属性向量， "A" 和"B"，其余弦相似性"θ"由点积和向量长度给出，如下所示：