Rabiner opisał HMM-y jako jedną z podstawowych metod statystycznego modelowania mowy.
Przetwarzanie języka naturalnego W przetwarzaniu języka naturalnego HMM-y stosowano między innymi do tagowania części mowy. Ukrytymi stanami są wtedy kategorie gramatyczne, a obserwacjami słowa. Model oblicza najbardziej prawdopodobną sekwencję tagów dla danego zdania.
Bioinformatyka W bioinformatyce HMM-y służą do modelowania sekwencji DNA, RNA i białek. Używa się ich między innymi do wykrywania genów, rozpoznawania wysp CpG, dopasowywania sekwencji i budowy profilowych modeli HMM dla rodzin białek.
Szeregi czasowe i reżimy ukryte HMM-y są używane do modelowania procesów, które przełączają się między nieobserwowanymi reżimami. Przykładem może być modelowanie okresów wysokiej i niskiej zmienności, stanów aktywności użytkownika, faz urządzenia technicznego albo trybów zachowania zwierzęcia.