양자 텐서 네트워크(QTN)는 단백질 분류뿐만 아니라 다른 분야에서도 혁신적인 활용 가능성을 보여줍니다. 예를 들어, 양자 기계 학습을 통해 화학 분야에서 분자 구조 예측, 화합물 설계, 약물 발견 등의 문제를 해결할 수 있습니다. 또한, 양자 컴퓨팅을 활용한 양자 화학 계산은 전통적인 방법보다 훨씬 빠르고 정확한 결과를 제공할 수 있습니다. 또한, 양자 텐서 네트워크는 재료 과학, 유전체학, 금융 및 경제학 분야에서도 활용될 수 있습니다. 이러한 분야에서 양자 텐서 네트워크의 적용은 복잡한 문제를 해결하고 새로운 통찰력을 제공할 수 있습니다.