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지도 학습의 적용 사례로서, 스팸메일을 자동으로 걸러내는 스팸 필터 프로그램을 예로 들 수 있다. 스팸을 걸러내는 가장 간단한 방법은 사용자들이 예전에 스팸을 보낸 적이 있는 나쁜 발신자들을 기록해 놓고 이들이 보낸 메일을 스팸으로 분류하는 방법이다. 하지만 이런 방법은 발신자가 자신의 이메일 주소를 바꾼 후 다시 보내게 되면 스팸인지 판단할 수 없다. 따라서 보낸 사람이 아니라 메일의 제목 혹은 내용을 분석해서 스팸을 걸러내는 방법이 많이 사용된다. 예를들어 ‘광고’, ‘싸게’ 등의 단어들이 포함되면 해당 메일을 스팸으로 분류하는 것이다. 하지만 이 방법도 우회하기 쉬울뿐더러 (광.고. 라고 쓴다거나) 일상생활에서도 쓰일 수 있는 표현이 있을 수 있기 때문에 멀쩡한 사람의 이메일을 스팸이라고 인식하게 문제점이 발생할 수 있다. 기계 학습 방법에서는 컴퓨터에 스팸인 이메일과 스팸이 아닌 이메일을 주고, 스팸인 이메일들이 왜 스팸인지 학습시키고 ‘데이터를 통해 컴퓨터가 자동으로 판별을 해’ 스팸을 걸러내는 방식을 취하게 한다. 이렇게 스팸 필터를 만들게 될 경우 데이터가 많아질수록 더 많은 것들을 학습할 수 있으므로 스팸 필터의 성능이 향상 된다.
지도 학습 적용 사례로 스팸 필터 프로그램을 예로 들자면, 컴퓨터에 스팸과 스팸이 아닌 이메일을 주고 스팸인 이메일을 학습시켜 컴퓨터가 자동으로 판별하도록 하는 방식을 취해 많은 데이터로 스팸 필터의 성능이 향상된다.