自動運転では、ロボット制御と共通の技術が使われている。
行動選択に対し報酬を与えられ、センサーで取得したデータの種類だけ(自動運転中に直前する状況の数だけ)のQ学習を行う。

エレベータ制御にも深層強化学習が活用され始めている。
カゴ数と定員は同じまま、待ち時間を短縮するような制御システムを目指している。
日々の運行で得られた学習データをシステムに追加しながら随時学習する。

建物揺れ制御のための制御系AIも応用事例の一つである。