Możliwe, że rozkład wektora wzajemnie zależnych zmiennych losowych jest skoncentrowany w podprzestrzeni o niższej wymiarowości, to znaczy, że wektor może być dobrze aproksymowany przez liniową funkcję mniejszej liczby zmiennych. W takim przypadku analiza głównych składowych (PCA) zmniejsza liczbę wymiarów. Ponadto przypisane zadania rozpoznawania (dyskryminacji) można rozwiązać już w przestrzeni o mniejszej ilości wymiarów.
Jest również możliwe, że zmienne losowe badanych wektorów są niezależne lub słabo skorelowane. W tym przypadku można odzyskać jednowymiarowe rozkłady zmiennych losowych i skonstruować wielowymiarowe rozkłady jako swoje produkty.
Powszechnie stosowanym algorytmem do analizy danych wielowymiarowych jest algorytm najbliższego sąsiada. Ta metoda może być stosowana przy badaniu próbek o dowolnym rozmiarze, niezależnie od wymiarów wektorów, jednakże podstawowym problemem tego algorytmu jest brak wystarczającej ilości informacji o obiekcie opisywanym dużą liczbą istotnych parametrów.
Zadania optymalizacyjne Przekleństwo wymiarowości ma wpływ również na problemy optymalizacyjne.
W problemach związanych z optymalizacją dyskretną czas działania algorytmów można zredukować za pomocą algorytmu BnB oraz algorytmów heurystycznych.