ESSENTIAL方法的設計理念和技術框架使其具備在其他領域的類增量學習問題中應用的潛力。具體而言：
計算機視覺：在計算機視覺領域，特別是面對不平衡數據集和長尾分佈的情況下，ESSENTIAL方法可以通過其不確定性引導的示例選擇和細粒度語義擴展技術，幫助模型更好地學習新類別，減少遺忘。
自然語言處理：在自然語言處理中，隨著新詞彙和語言用法的出現，類增量學習同樣重要。ESSENTIAL方法可以通過其不確定性分析和示例回放機制，幫助模型在面對新語言現象時保持對舊知識的記憶。
金融風險評估：在金融領域，隨著市場環境的變化，類增量學習可以幫助模型適應新的市場趨勢。ESSENTIAL方法的特性可以用於選擇最具信息量的歷史數據，從而提高風險評估的準確性。