圖片來源：Research Perspective
自然語言處理（NLP）是一項應用非常廣泛的人工智慧電腦應用，可以理解人類的自然語言，隨著谷歌I/O大會等最新動態，這項技術也吸引了眾多目光。NLP技術讓電腦可以基於一組技術和理論，分析、理解人類的溝通內容。
自然語言處理的目標，是最小化理解Ruby、C++和Java等電腦語言所需的時間。NLP在大數據分析中也有應用，因為目前商業環境中，正在不斷生成大量數據，來自聲音、電子郵件、網路博客、文檔、社交網站以及論壇。有報導稱，未來全球自然語言處理的市場的經濟效益會非常可觀。
自然語言處理作為一種解決方案來說主要有幾種類型，包括數據NLP、基於規則的NLP和混合類型的NLP。自然語言處理包括幾項辨識、分析和操作技術，例如光學字符辨識（OCR）、自動編碼、文字分析、交互語音回覆（IVR）、模式和圖像辨識、分級和分類，以及語音分析。
自然語言處理可以作為雲端服務或者本地服務，並應用於資訊抽取、問題回答、機器翻譯等領域，並且適合為許多垂直行業製作報告，例如汽車、零售和消費品、高科技電子、政府公共管理、銀行業務、金融服務以及保險、醫療保健及生命科學、研究與教育、媒體與娛樂等等。
Transparent Market Research的一份報告為全球自然語言處理市場，描畫了一個清晰、客觀的大局，除了著眼市場未來的機遇和挑戰，還指出了領域內的關鍵驅動力以及限制性因素。自然語言處理的全球市場的最強驅動力主，要是以下幾方面：數位化數據的快速激增、智慧設備功能的不斷成長，以及人們對顧客體驗越來越高的要求。
此外，由於醫療健康領域的投資增長，以及多個新應用領域的出現，自然語言技術的市場前景預計會更加火熱。不過，要在這個人工智慧領域內生存下去，並有機會在競爭中勝出，NLP領域的玩家，還面臨著一系列必須克服的挑戰。
最主要的困難在如何獲得高效的預測技術、如何填補人類與機器之間的距離、如何實施嚴格的政府管控，以及如何應對不斷變動的消費者技術應用趨勢。
辨識技術是NLP中最為廣泛使用的。大多數公司——從科技巨頭們到小規模企業——都或多或少地使用了辨識技術的某種形式，例如光學字符辨識、交互語音辨識或者圖像辨識。
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