L'assunzione dell'indipendenza delle varie onde del segnale si rivela corretta in molti casi in modo che la separazione alla cieca tramite ICA di un segnale misto fornisce spesso risultati molto buoni. Viene anche utilizzato per segnali che non si suppone siano stati generati per una miscelazione per puri propositi analitici. Una semplice applicazione della ICA è il problema del "cocktail party", dove i segnali del parlato del nostro interlocutore, subiacenti alla musica ed al rumore del simultaneo parlato altrui, vengono separati in modo efficace. In genere il problema viene semplificato assumendo che non vi siano echi né ritardi temporali nell'arrivo all'udito dell'ascoltatore. Una nota importante da considerare è che se sono presenti N sorgenti, sono necessarie almeno N osservazioni (ad es. microfoni) per ottenere i segnali originari (J = D, dove D è la dimensione dell'input di dati e J è la dimensione del modello). Altri casi di (J < D) non ben determinato oppure sopradeterminato (J > D) sono stati esaminati.