یکی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در حسابداری، اتوماسیون پردازش داده‌هاست. ابزارهای مبتنی بر یادگیری ماشینی (ML) و شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)، با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، می‌توانند خطاهای انسانی را به حداقل رسانده و سرعت کار را به طور چشمگیری افزایش دهند. این ابزارها قادرند الگوهای پیچیده را شناسایی کرده و اطلاعات کلیدی را از میان حجم وسیع داده‌ها استخراج کنند. از این رو، می‌توانند در حوزه‌هایی مانند شناسایی معاملات مشکوک، طبقه‌بندی فاکتورها، و تطبیق اسناد، بسیار مفید واقع شوند.

الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)، با توانایی یادگیری و استنتاج از الگوهای پیچیده، در حل مسائل پیچیده حسابداری مانند پیش‌بینی درآمد و هزینه‌ها نیز کاربرد دارند. با استفاده از این مدل‌ها، می‌توان به پیش‌بینی دقیق‌تر نیازهای مالی و برنامه‌ریزی بهینه برای آینده پرداخت.

سیستم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)، نقش بسزایی در اتوماسیون وظایف مرتبط با اسناد و مدارک حسابداری دارند. این ابزارها می‌توانند اسناد پیچیده و متنوعی مانند فاکتورها، صورتحساب‌ها و قراردادها را به طور خودکار تجزیه و تحلیل کرده و اطلاعات مورد نیاز را استخراج کنند. در واقع، با استفاده از این فناوری، فرایند تجزیه و تحلیل اسناد، به سرعت و دقت بیشتری انجام می‌گیرد.