Teorema tidak ada makan siang gratis
Implikasi

Informasi lebih lanjut: Masalah induksi
Untuk mengilustrasikan salah satu implikasi kontra-intuitif dari NFL, misalkan kita memilih dua algoritma pemelajaran terarah (supervised learning), C dan D. Kemudian kita mengambil sampel fungsi target f untuk menghasilkan satu himpunan pasangan masukan-luaraan, d. Bagaimana kita memilih apakah akan melatih C atau D pada d, untuk membuat prediksi keluaran apa yang akan dikaitkan dengan titik yang terletak di luar d?
Di hampir semua ilmu sains dan statistik, sudah menjadi hal yang umum untuk menjawab pertanyaan ini–memilih antara C dan D–dengan menjalankan validasi silang pada d dengan kedua algoritma tersebut. Dengan kata lain, untuk memutuskan apakah akan menggeneralisasi d dengan C atau D, kita melihat mana di antara keduanya yang memiliki kinerja di luar sampel yang lebih baik ketika diuji dalam d.
Karena C dan D adalah tetap, penggunaan validasi silang untuk memilih di antara keduanya merupakan suatu algoritma, yaitu cara menggeneralisasi dari kumpulan data yang berubah-ubah. Sebut saja algoritma ini A. (Bisa dibilang, A adalah model sederhana dari metode ilmiah itu sendiri.)
Kita juga bisa menggunakan anti-validasi-silang untuk menentukan pilihan. Dengan kata lain, kita dapat memilih antara C dan D berdasarkan mana yang memiliki kinerja di luar sampel yang lebih buruk pada d. Kemudian, karena C dan D adalah tetap, penggunaan anti-validasi silang ini sendiri merupakan sebuah algoritma. Sebut saja algoritma itu B.
Secara umum, NFL mengungkapkan bahwa B harus mengalahkan A pada jumlah fungsi target (dan kumpulan data terkait d) yang sama banyaknya dengan keunggulan A atas B. Dalam pengertian yang sangat spesifik ini, metode ilmiah juga akan kalah dengan “anti” metode ilmiah dengan mudah sama seperti metode ilmiah itu menang.
NFL hanya berlaku jika fungsi target dipilih dari distribusi seragam dari semua fungsi yang mungkin. Jika hal ini tidak terjadi, dan fungsi target tertentu lebih mungkin dipilih dibandingkan yang lain, maka A mungkin berkinerja lebih baik daripada B secara keseluruhan. Kontribusi NFL adalah memberitahu kita bahwa memilih algoritma yang tepat memerlukan asumsi tentang jenis fungsi target yang digunakan algoritma tersebut. Tanpa asumsi, tidak ada "meta-algoritma", seperti metode ilmiah, yang berkinerja lebih baik daripada pilihan acak.
Meskipun beberapa pakar berpendapat bahwa NFL mengungkapkan wawasan penting, sebagian lainnya berpendapat bahwa NFL tidak begitu relevan dengan penelitian pemelajaran mesin.  Jika pisau cukur Ockham benar, misalnya jika rangkaian dengan kompleksitas Kolmogorov yang lebih rendah lebih mungkin terjadi daripada rangkaian dengan kompleksitas yang lebih tinggi, maka (seperti yang diamati dalam kehidupan nyata) beberapa algoritma, seperti validasi silang, rata-rata berkinerja lebih baik pada masalah praktis (ketika dibandingkan dengan pilihan acak atau dengan validasi anti-silang).
Di sisi lain, terdapat tantangan formal besar dalam menggunakan argumen berdasarkan kompleksitas Kolmogorov untuk membuktikan sifat dunia nyata, karena sifatnya yang tidak dapat dihitung, dan tidak terdefinisi hingga konstanta tambahan yang sembarang.  Sebagian disadari akan tantangan-tantangan ini, baru-baru ini diusulkan bahwa ada cara untuk mengatasi teorema no free lunch tanpa memanggil mesin Turing, dengan menggunakan "meta-induksi".