* Opmerking en schetsen: Voor het snel opschieten van ideeën, diagrammen, vergelijkingen of complexe tekeningen, kan handschrift aanzienlijk sneller en natuurlijker zijn dan typen. Dit geldt met name voor diegenen die comfortabel zijn met handschrift en voor complexe, niet-lineaire informatie. Denk aan brainstormsessies, lezingen of artistieke inspanningen.

* vormen en enquêtes: Het invullen van papieren formulieren vereist vaak minder inspanning en training dan het navigeren door digitale formulieren, vooral voor gebruikers die minder comfortabel zijn met technologie. Handschriftherkenning kan dit proces digitaliseren en gegevensinvoer automatiseren.

* Medische toepassingen: De aantekeningen van artsen, patiëntendossiers en het schrijven van recept zijn vaak handgeschreven. Handschriftherkenning kan helpen deze documenten te digitaliseren voor gemakkelijkere toegang, analyse en archivering, het verminderen van fouten en het verbeteren van de efficiëntie.

* Opleiding en beoordeling: Beoordeling van handgeschreven examens en opdrachten, met name die met diagrammen of complexe wiskundige uitdrukkingen, kunnen worden geautomatiseerd met handschriftherkenningstechnologie.

* Toegankelijkheid: Voor personen met motorische beperkingen of visuele beperkingen kan handschrift een meer toegankelijke invoermethode zijn dan typen. Een stylus of gespecialiseerd invoerapparaat kan een nauwkeurige en gecontroleerde invoer mogelijk maken.

* situaties zonder toetsenbord: In veldwerk, on-site inspecties of een instelling waar een toetsenbord niet praktisch of beschikbaar is, kan handschrift de enige haalbare invoeroptie zijn.

Het is belangrijk op te merken dat de "beste keuze" sterk afhankelijk is van de context en de gebruiker. Handschriftherkenningstechnologie verbetert voortdurend, maar het is nog niet zo nauwkeurig of snel als typen voor veel toepassingen. De beste invoermethode omvat vaak een balans tussen snelheid, nauwkeurigheid en gebruikersvoorkeur.