MC-DBNアプローチは、他の分野にも適用可能な多岐にわたる潜在的な利点を持っています。例えば、医療分野では異なる種類のデータ（画像、生理学的パラメータ、臨床記録など）を統合することでより包括的な診断や治療計画を立てることができます。さらに、製造業界ではセンサーデータや生産データから得られる情報を組み合わせて効率性向上や欠陥予測に活用することが考えられます。また、自動車産業では複数のセンサーから収集されたデータをマルチモーダル解析し、事故検知システムの精度向上やドライバーへのリアルタイムフィードバック提供に役立てることができます。