Die Interpretierbarkeit der Lösungen aus dem Lernansatz könnte für zukünftige Forschung auf verschiedene Weisen genutzt werden. Zum einen könnte sie dazu beitragen, das Verhalten des neuronalen Netzwerks besser zu verstehen und mögliche Schwachstellen oder Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Darüber hinaus könnte die Interpretierbarkeit dazu genutzt werden, um die Entscheidungsfindung des Modells transparenter zu gestalten und Vertrauen in die Vorhersagen zu schaffen. In der Forschung könnte die Interpretierbarkeit auch dazu dienen, neue Erkenntnisse über die zugrunde liegenden Muster und Strukturen in den Daten zu gewinnen, die für die Entwicklung fortschrittlicherer Modelle und Techniken genutzt werden könnten.