داده کاوی می تواند به طور گسترده برای حل مشکلات کشاورزان مورد استفاده قرار گیرد. به عنوان مثال پیش بینی مشکلات فرایند تخمیر را می توان با استفاده از روش k-means انجام داد. داشتن اطلاعات پیش از انجام فرایند تخمیر، می تواند در اصلاح و اطمینان از انجام فرایند تخمیر به درستی مورد استفاده واقع شود. پیش بینی آب و هوا می تواند به روش نزدیکترین همسایه انجام شود. هم چنین تکنیک های داده کاوی می تواند برای تخمین پارامترهای آب و خاک استفاده شود.

سیب و سایر میوه ها به طور گسترده در کشاورزی پیش از بازاریابی مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته است. مثلا سیب ها هنگام عبور از نوار نقاله توسط شخصی مورد بررسی قرار گرفته و سیب های بد جدا و حذف می شوند. همین کار را می توان به طور موثر با سیستم تشخیص به روش k-means انجام داد. در این روش تصاویر دیجیتال از میوه گرفته می شود. به هر حال برخی از نواقص ممکن است داخلی باشد و به صورت بصری قابل تشخیص نباشد. در اینجا می توان از تصاویر تهیه شده با اشعه X برای چک کردن نواقص داخلی میوه استفاده کرد. این رویکرد به روش شبکه های عصبی مصنوعی قابل انجام است زیرا قادر به طبقه بندی تصاویر تهیه شده از اشعه X می باشد.

هم چنین روش شبکه های عصبی مصنوعی قادر به طبقه بندی صداهای حیوانات مثل خوک ها برای چک کردن و تشخیص بیماری می باشد. برای طبقه بندی صدای پرندگان نیز می توان از روش ماشین بردار پشتیبان استفاده نمود. به طور کلی بر اساس نوع مطالعه، برنامه های کاربردی ویژه در داده کاوی قابلیت اجرا دارند. به طور مثال برخورد پرنده با هواپیما می تواند منجر به آسیب به دستگاه و مرگ پرنده شود. بنابراین قابلیت و طبقه بندی صدای پرندگان در پرواز بسیار مفید است.

از دیگر کاربردهای داده کاوی می توان به تشخیص پودر گوشت و استخوان به عنوان خوراک حیوانات در مزرعه برای کنترل کیفیت، بررسی کیفیت گوشت مرغ و آنالیز تاثیر انرژی مصرف شده در کشاورزی اشاره کرد. کشاورزی مدرن نیازمند افزایش منابع انرژی مانند برق، سوخت های فسیلی، گازهای طبیعی و ... می باشد. بیشتر این انرژی ها به طور مستقیم برای محدوده وسیعی از اهداف در کشاورزی استفاده می شود.

برای مثال ماشین آلات کشاورزی نیازمند سوخت فسیلی یا برق، پمپ های آبیاری نیازمند آب و گاز می باشند هم چنین برای فیلتر کردن، بذرپاشی و آفت کشی و ... نیازمند مصرف انرژی می باشند. انرژی نقش مهمی را در فعالیت های اقتصادی و اجتماعی بازی می کند. بنابراین می توان با داده کاوی به مطالعه و آنالیز تاثیر فاکتور انرژی بر روی فعالیت های کشاورزی پرداخت.

از دیگر کاربردهای داده کاوی به روش های مختلف می توان به موارد زیر اشاره کرد. 

با استفاده از روش شبکه های عصبی مصنوعی:

• طبقه بندی تخم مرغ بارور و غیر بارور

• پیش بینی زمان بلوغ و گلدهی گیاهان

• تشخیص ترک در تخم مرغ با استفاده از دید کامپیوتری

• پیش بینی منابع آب در دسترس

• تشخیص صدای خوک از بین صداهای ضبط شده در مزارع

• تشخیص خرابی میوه با استفاده از تصاویر اشعه X

• مدلسازی انتقال رسوب

با استفاده از روش K-means :

• پیش بینی آلودگی در اتمسفر

• طبقه بندی خاک با استفاده از تکنیک هایی بر پایه GPS

• طبقه بندی خاک و گیاهی و نواحی باقیمانده بر اساس تصاویر رنگی

• پیش بینی مشکلات تخمیر

• درجه بندی سیب قبل از بازاریابی

• پایش تغییرات کیفیت آب

• تشخیص علف های هرز در کشاورزی دقیق

روش نزدیکترین همسایه :

• پیش بینی تغییرات اقلیم

• تخمین پارامترهای آب خاک

روش ماشین بردار پشتیبان :

• طبقه بندی محصولات کشاورزی

• طبقه بندی شیر بر اساس یک نویز الکترونیک

• تشخیص پودر گوشت و استخوان در ترکیب خوراک دام

• تشخیص علف هرز و استرس نیتروژن در ذرت

• شناخت گونه های پرندگان

Data Mining in Agriculture Book, Antonio Mucherino, Petraq J.Papajorgji, Panos M. Pardalos, Springer