TensorFlow是一個廣泛使用的機器學習框架，它支持多種套用場景，包括但不限於：
圖像分類。用於構建能夠區分不同物體的圖像模型。
物體檢測。能夠檢測圖像中的物體，如人、動物、車輛等。
語音識別。用於構建能夠識別語音並將其轉換為文本的系統。
自然語言處理。包括文本分類、情感分析、機器翻譯等任務。
推薦系統。構建能夠根據用戶行為推薦內容的系統。
自動駕駛。用於控制車輛的行駛，包括分析攝像頭和感測器數據。
醫療診斷。構建模型以提供診斷建議，利用機器學習處理患者數據。
機器翻譯。能夠將一種語言翻譯成另一種語言。
智慧型醫療。在特定套用領域和數據上重新訓練和微調模型，如檢測視網膜病變。
嬰兒食品製作。利用深度學習技術分類原料，提高食品質量。
科學研究。如美國航天總署利用TensorFlow模型研究太空中的恆星亮度變化。
此外，TensorFlow還支持分散式計算，能夠運行在從單個CPU/GPU到成百上千GPU卡組成的分散式系統上，並且完全開源，具備良好的靈活性和可延展性。它還提供了從構建模型到模型部署和運營管理的一整套工具鏈，適用於多種設備和平台，包括伺服器、行動裝置、瀏覽器、微控制器等。