透過 U-Net 在智慧醫療應用上的影像分割技術，如何提取眼球微血管圖像，協助醫生進行高度專業化、精細且不規則影像的醫學檢測，這類案例往往同時具有資料量稀少的特性，U-Net 可有效精準地預測其影像邊緣，有助於大幅縮減醫生的檢測時間和人力成本。 此外，像是 Kaggle 競賽中應用衛星影像中自動尋找船隻位置的 Airbus Ship Detection Challenge，如使用卷積網路架構的 U-Net 進行參賽，亦取得高效能的精度成果。也泛用於像是環境工程、地理勘查等各領域中，能在有限的數據集影像上，更加有效地取得準確的影像分割資料。
