人工智能可用于广泛的领域，包括视频游戏，应用于图像改进、自动化关卡制作、情景和故事。它还可用于平衡游戏复杂性，同时为非游戏角色(NPC)添加智力。
图像增强
处于图片改进前沿的AI专家尝试使用深度学习方法。它将3D建模图片转换为逼真的照片。侠盗猎车手5采用了这种技术，该技术已经过试验。他们创建了一个神经网络，可以非常详细地重现洛杉矶和南加州的环境。最复杂的图像改进AI技术可以将高质量的合成3D图片转换为逼真的表示。
视频游戏图形可以在图像改进的第二个应用程序中得到改进。为这项工作提出的算法背后的基本概念是将低分辨率图片转换为看起来相同但具有更多像素的东西。这种方法被称为“人工智能升级”。
游戏关卡生成
创建游戏关卡也称为程序内容生成(PCG)。这些是一系列技术的名称，这些技术采用复杂的AI算法来生成巨大的开放世界环境、新游戏关卡和其他游戏资产。这是游戏设计中最令人兴奋的人工智能应用之一。开放世界或开放地图游戏是有史以来玩得最多的游戏之一。这些游戏可让您探索巨大的环境。
从设计和开发的角度来看，开发此类游戏非常耗时。然而，人工智能算法可以根据游戏的进度创造和改进新的场景。No Man's Sky是一款基于AI的游戏，在您玩游戏时会动态生成新关卡。
场景和故事
人工智能被用来生成故事和情境。人工智能最常用于交互式叙事。用户可以通过他们的行为或他们在这类游戏中所说的话来创造或影响一个戏剧性的故事。人工智能算法利用文本分析，然后根据过去的叙述经验生成场景。此类程序最著名的示例之一是Dungeon 2。该游戏使用OpenAI开发的开源文本生成技术，该技术受过选择你自己的冒险小说的训练。
平衡游戏中的复杂性
人工智能算法对复杂系统建模的能力是一个主要吸引力。游戏玩家一直在努力使他们的游戏更加身临其境和栩栩如生。然而，模拟现实是困难的。游戏的人工智能算法可以预测游戏玩家决策的后果以及天气和情绪等因素，以解释游戏中的复杂性。
FIFA中的终极团队模式就是这种技术的一个很好的例子。足球俱乐部中球员的性格被国际足联用来计算球队的化学得分。根据比赛结果（如丢球、及时传球等），球队的情绪从坏到好不等。通过这种方式，拥有更好球员的球队可能会因为他们的士气而输给较弱的球队。人工智能可用于以这种方式提供另一层复杂性。
为非游戏角色(NPC)添加智能
当前大多数游戏的AI都是预编程的NPC；然而，这种情况即将改变。这将使它们更难以预测，并且与它交互更有趣。AI对游戏有几个好处。最值得注意的是，随着游戏的推进，NPC变得更加聪明，并以创新和独特的方式对游戏环境做出反应。
许多游戏公司已经在他们的游戏中使用了人工智能。例如，SEED(EA)使用模仿来训练NPC角色。由于将行为编码到NPC中既费时又费力，因此这种方法将大大加快NPC的创建速度。
