CFNN在多個科學計算問題中具有廣泛的應用潛力，包括但不限於以下幾個領域：
偏微分方程求解：CFNN可以用於求解各類型的偏微分方程（PDE），特別是在物理和工程問題中，通過將PDE轉化為函數逼近問題，CFNN能夠提供高精度的數值解。
反問題：在反問題中，CFNN可以用於從觀測數據中重建未知的參數或函數，這在醫學成像、地球物理學和材料科學中具有重要應用。
數據驅動建模：CFNN可以用於從數據中學習系統的動力學，這在流體力學、氣候建模和生物系統建模中非常有用。
優化問題：CFNN可以用於解決各類優化問題，通過對目標函數的高精度逼近，幫助找到最優解。
機器學習中的函數逼近：CFNN可以作為一種強大的工具，用於各種機器學習任務中的函數逼近，特別是在需要高精度預測的應用中，如金融建模和風險評估。