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它也不同于MongoDB這樣的NoSQL。Gartner指出企業對圖數據庫的關注是當前主要趨勢之一，而行業也步入了“圖時代”。圖適用于從亞馬遜購物推薦到欺詐和洗錢檢測等各種用例。圖技術越來越多地被用于支持人工智能和機器學習(Machine Learning)計劃。因為其原生架構為人工智能應用程序提供了缺失的上下文，早期研究結果表明有上下文關聯的人工智能遠遠優于不包含此背景的人工智能。圖技術關聯數據并定義關系，有相關上下文情境的圖技術可以增強人工智能，它提供了一種有效的手段為復雜人工智能應用程序的發展賦能。以自動駕駛汽車為例。因為潮濕天氣存在很大變數，設計自動駕駛汽車在雨天行駛非常困難，也無法針對所有可能發生的情況對車輛進行訓練。但如果為人工智能提供相關“上下文”信息（雨、光、交通擁堵和溫度），則可以整合多個“上下文”信息，幫助車輛推斷下一步行動。圖至少可以在四個方面為人工智能提供上下文情境支持。第一是知識圖譜，用于提升決策支持并確保針對某種特定情況提供最合適的答案。谷歌搜索是“上下文”豐富的知識圖譜中最常見的用例，文檔分類和客戶支持也是常見的應用。“上下文”豐富的知識圖譜非常適用于以文檔形式獲取大量知識的組織機構。例如NASA經驗教訓(Lessons Learned)數據庫收集了50年來所有太空項目的知識。其次，通過圖加速的機器學習使用圖來優化模型并加快流程。當前的機器學習方法通常依賴于存儲在表格中的數據，但使用此類數據指導的網絡是資源密集型的。