アモルティゼッドアクティブ学習手法は、特にデータラベリングのコストが高い分野や、リアルタイムでの意思決定が求められるアプリケーションにおいて有効です。具体的には、医療診断、ロボティクス、金融市場の予測、製造業における品質管理などが挙げられます。これらの分野では、限られたラベル付きデータから最大限の情報を引き出す必要があり、アクティブ学習の特性が活かされます。特に、提案手法はガウス過程（GP）を用いた非パラメトリック関数学習において、従来の手法に比べて計算コストを大幅に削減し、リアルタイムでのデータ選択を可能にするため、動的な環境での適応が求められるシナリオにおいて特に効果的です。