其中 2008 年由三位科學家 Harrow, Hassidim 和 Lloyd 發明的量子演算法 HHL，能夠快速解決多自由度，龐大的線性代數問題，而機器學習正好大量倚重這類型的大量線性代數運算，因此專家們很快就開始試圖將量子演算法和機器學習結合，機器學習是少數在量子電腦發展早期就有機會找到利基的領域。
量子電腦的強項在於亂數產生、尋找未排序數列的最小值、解決圖論中的節點連結問題、特徴吻合等，科學家已經設計出多種量子演算法，來解決傳統電腦不易解決的問題(Ashley Montanaro, 2016)。其中 2008 年由三位科學家 Harrow, Hassidim 和 Lloyd 發明的量子演算法 HHL，能夠快速解決多自由度，龐大的線性代數問題，而機器學習正好大量倚重這類型的大量線性代數運算，因此專家們很快就開始試圖將量子演算法和機器學習結合，機器學習是少數在量子電腦發展早期就有機會找到利基的領域。雖然短期內傳統的機器學習仍會較早開始實際應用在交通、醫學和金融市場，量子系統在產生真正亂數和處理非傳統二進位式資料會時將占有較大的優勢，例如傳統常應用於金融市場的蒙地卡羅機器學習演算法，需要產生真正的亂數才能有最佳表現，此時量子電腦的長處就可以被展現(Mark Anderson, 2017)。許多量子機器學習新創公司已經開始研發如何利用量子系統加速機器學習，其市場潛能也吸引了許多資金投入(Will Knight, 2017)。