Die gesammelten Daten von DyPyBench könnten für verschiedene Anwendungen genutzt werden. Zum Beispiel könnten die dynamischen Aufrufgraphen dazu verwendet werden, um die Leistung von Call-Graph-Generierungsalgorithmen zu evaluieren und zu verbessern. Die gesammelten Ausführungsspuren könnten für die Vorhersage von Typen, das Mining von Spezifikationen oder das Training von neuronalen Modellen verwendet werden. Die Vielfalt der Daten in DyPyBench ermöglicht es Forschern, verschiedene Analysetechniken zu erforschen und zu entwickeln. Darüber hinaus könnten die Daten dazu beitragen, Best Practices in der Softwareentwicklung zu identifizieren, Anomalien aufzudecken und die allgemeine Verhaltensweise von Python-Code besser zu verstehen.