背景校正是分析和處理數據時的一個重要步驟，其目的是從總體信號中減去非特異性結合的噪聲信號，從而得到真實信號。以下是其在不同領域中的套用：
在原子吸收分光光度計中。背景衰減是一個常見問題，背景校正成為了一種必要的裝置。常見的方法包括非共振線法（雙波長法）、連續光源法、塞曼效應、空心陰極燈強脈衝自吸法（S-H法）和連續光源中階梯光柵波長調製法（CEWM法）。
在晶片數據分析中。背景校正是減法的一種套用，通過從總體信號中減去背景信號來獲取真實的生物信息學信號。在R語言的limma包中，提供了多種背景校正算法，例如substract、half half、minimum minimum、movingmin和edwards等。
在圖像處理中。例如在處理RGB圖片時，背景校正可以去除圖片中的背景和光照不均的影響。這通常通過將圖片通過高斯模糊來創建背景圖像，然後用原始圖片減去這個背景圖像來實現。