1. Basis rekenkundige bewerkingen:

* Toevoeging: Twee getallen bij elkaar optellen. Dit vormt de basis voor veel andere berekeningen.

* Aftrekken: Het verschil tussen twee getallen vinden.

* Vermenigvuldigen: Het product van twee getallen vinden.

* Divisie: Het ene getal delen door het andere.

* Module: Het vinden van de rest na deling.

2. Logische bewerkingen:

* EN: Retourneert alleen waar als beide invoerwaarden waar zijn.

* OF: Retourneert waar als ten minste één invoer waar is.

* XOR (exclusieve OR): Retourneert waar als precies één invoer waar is.

* NIET (omkering): Keert de waarheidswaarde van een invoer om.

* Vergelijkingsbewerkingen: Deze worden vaak geïmplementeerd met behulp van logische bewerkingen. Voorbeelden hiervan zijn het controleren of twee getallen gelijk zijn, groter dan, kleiner dan, enz.

3. Berekeningen op hoger niveau gebaseerd op basisbewerkingen:

* Berekeningen met drijvende komma: Berekeningen uitvoeren met getallen met decimalen. Dit is afhankelijk van het vermogen van de ALU om optellen, aftrekken, vermenigvuldigen en delen van deze complexere getalrepresentaties uit te voeren.

* Bitgewijze bewerkingen: Manipuleren van individuele bits binnen een datawoord. Wordt veelvuldig gebruikt bij gegevensversleuteling, compressie en netwerkprotocollen.

* Berekeningen aanpakken: Bepalen van de geheugenlocatie van gegevens of instructies. Hierbij worden optellingen en andere bewerkingen gebruikt.

* Indexering en arraymanipulatie: Toegang krijgen tot elementen binnen arrays of andere datastructuren.

* Stringmanipulatie: Bewerkingen zoals het vergelijken van tekenreeksen, het vinden van subtekenreeksen en het aaneenschakelen van tekenreeksen omvatten vaak bitsgewijze en logische bewerkingen.

* Grafische verwerking: ALU's binnen GPU's (Graphics Processing Units) voeren miljoenen berekeningen per seconde uit om afbeeldingen weer te geven, 3D-modellering te verwerken en visuele effecten te creëren.

* Wetenschappelijk computergebruik: ALU's zijn essentieel voor simulaties, modellering en data-analyse op gebieden als natuurkunde, scheikunde en techniek.

* Machinelearning: De berekeningen die betrokken zijn bij het trainen en gebruiken van machine learning-modellen zijn sterk afhankelijk van de parallelle verwerkingskracht van meerdere ALU's binnen CPU's en GPU's.

* Cryptografie: Coderings- en decoderingsalgoritmen zijn sterk afhankelijk van de ALU voor bitsgewijze en rekenkundige bewerkingen.

Samenvattend zijn de toepassingen van de ALU alomtegenwoordig in het moderne computergebruik. Bijna elke rekentaak, van de eenvoudigste toevoeging tot het meest complexe machine learning-algoritme, hangt uiteindelijk af van het vermogen van de ALU om elementaire rekenkundige en logische bewerkingen uit te voeren.