超图可以用于表示用户-物品关系和用户-用户关系，从而支持推荐系统的构建和优化。例如，在社交网络中，可以使用超图来表示用户之间的社交关系和兴趣关系，从而为用户推荐更合适的社交圈子或兴趣组群。基于超图的推荐算法已被证明在音乐推荐、文本推荐、电影推荐场景下有显著效果。

在计算机视觉中，超图用于描述视觉特征之间的关系，如视觉分类、图像检索和视频对象分割。也可以使用超图结构在3D模型分类工作中进行标签传播，以及在社交媒体上处理多模态数据的。超图学习算法在处理视觉任务中相对多变，超图能够很好地表达主体之间的复杂关系，发掘主体时间的高阶关系。

网络聚类是指将网络顶点划分为一组簇的任务，使得同一簇中的顶点彼此紧密连接，而不同簇之间连接较弱。这样的集群结构广泛存在于生物信息学、计算机科学、物理学、社会学等众多网络系统中，具有重要意义。超图聚类结果在保留了图结构特性的同时，综合了节点属性信息。

分子结构的传统图结构不能充分描述非经典结构的化合物，不准确的分子图使得分子结构分析无法顺利进行。为了解决这一问题，Konstantinova等人在其工作中提出用超图来作为非经典分子结构的数学模型，并将一系列超图理论应用于分子结构分析。