Die Regression mittels maschinellen Lernens wird in der Werkstoffwissenschaft eingesetzt, um Zusammenhänge zwischen Prozessparametern und Materialeigenschaften datenbasiert zu modellieren. Methoden wie lineare Regression, Random Forests und neuronale Netze unterstützen dabei die Vorhersage komplexer Materialverhaltensweisen und die Optimierung von Produktionsprozessen.