5G网络适用的eMBB、uRLLC及mMTC三大技术应用领域，大规模天线阵列、新型网络架构、新型多址技术、超密集组网技术、D2D通信技术等十二项关键技术，网络的规模和复杂程度都远超以往。
快速变动的动态业务使得通过人力进行参数配置与使用专家经验制定策略的方法已经无法满足需求，将5G 网络与AI相结合，可有效提高5G 网络的智能化程度，使网络从人工配置参数与使用专家经验制定策略变为网络智能配置参数与智能策略自动生成成为可能。
人工智能应用于5G基站覆盖智能优化。目前5G技术研制和标准制定工作正有条不紊地进行，但是其商用化部署仍存在许多实际困难。大规模MIMO、非正交技术、超密集组网等5G核心技术在大幅度提升频谱效率的同时，也使得网络拓扑更加复杂，干扰控制、小区间协调、传输资源及部署成本等问题越发突出。
仅依靠人工采集和分析各项数据，不仅耗时耗力，而且难以保证得到最优方案。利用AI技术，自动对数据进行分析，可以在极短的时间内，从上万种参数组合中找到最优解，大大降低5G商用化部署难度和成本。
人工智能应用于5G网络切片资源管理。网络切片即根据不同业务的场景需求，将网络中的基础设施及相关资源利用虚拟化技术分割为若干虚拟网络，其中每个切片根据业务场景需求和话务模型不同，可以单独的定制、剪裁与编排相关资源，已满足其业务需求。利用AI技术可以识别不同业务场景，匹配网络切片模板，并根据业务需求规模申请所需的网络资源，使用虚拟化分割技术根据切片模板实现虚拟网络、服务编排与接口实例化等功能。在运行过程中实时监测切片状态，提高资源调整的速度，加快功能升级的部署，业务下线后迅速撤销并回收切片资源，进一步提升网络灵活性和网络资源利用率。
5G时代面临着严峻的安全形势：一方面大规模、复杂网络环境中入侵检测、病毒防御更加困难。另一方面，随着车联网、工业物联网等万物互联模式的发展，网络攻击行为造成的危害也将更加严重。传统网络防御工具通过匹配已知恶意代码进行防御，黑客或病毒只需修改此前恶意代码的一小部分即可绕开这种针对性的防御。
人工智能网络防御工具可以识别网络中行为模式的变化并检测异常情况，能应对未知攻击方法。这些工具将使防御方更具前瞻性，同时更有效地对抗新型、有创造性的网络攻击方式，而不仅是简单监视已知的攻击方式。同时，利用AI技术还可以自动识别并修补系统漏洞，强化网络安全性和可靠性。