Die vorgestellten Algorithmen zur worst-group risk minimization können in verschiedenen Bereichen der maschinellen Lernanwendung eingesetzt werden, insbesondere in Situationen, in denen Fairness und Robustheit eine wichtige Rolle spielen. Zum Beispiel könnten sie in der Gesundheitsbranche verwendet werden, um sicherzustellen, dass medizinische Entscheidungen fair und ausgewogen sind, unabhängig von der demografischen Gruppe. Ebenso könnten sie in Finanzanwendungen eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass Finanzentscheidungen gerecht und transparent sind. Darüber hinaus könnten die Algorithmen in anderen Bereichen wie dem Bildungswesen oder der sozialen Gerechtigkeit eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass die Auswirkungen von Machine Learning-Modellen gleichmäßig verteilt sind.