xTED 기법은 다양한 의사결정 문제에 적용될 수 있는 유연성을 지닌다. 예를 들어, xTED는 로봇 조작, 자율 주행, 게임 AI 등 다양한 분야에서 사용할 수 있다. 이 기법은 도메인 불일치가 존재하는 여러 소스 도메인에서 수집된 데이터를 편집하여 목표 도메인에 맞게 조정할 수 있다. 또한, xTED는 다양한 관찰 인코더와 하위 정책 학습 방법과 호환되므로, 특정 작업에 맞는 정책 설계를 자유롭게 선택할 수 있다. 이를 통해 xTED는 다양한 작업 요구 사항에 맞춰 조정될 수 있으며, 다른 데이터 증강 기법과 결합하여 더 큰 시너지를 창출할 수 있다. 이러한 특성 덕분에 xTED는 의사결정 문제의 복잡성을 줄이고, 데이터의 효율적인 활용을 가능하게 한다.