自1982年邓聚龙教授创立灰色系统理论以来，灰色关联分析己成功应用于聚类、预测、决策、评估、模式识别、系统指标权重确定、建模精度检验及诊断等方面。李万绪提出了连续过程的关联度以及基于灰色关联度新的聚类分析方法[26][27]。Chang K.C,Yeh M.F对数据的灰色关联聚类进行了研究[28]Li Mancheng应用灰色关联法和灰色聚类法对考试质量进行了评价[29]，李勇平等利用灰色聚类进行投资项目的灰色综合评估[30]；陈华友、赵佳宝、刘春林分析了基于灰色关联度的组合预测模型的性质，并提出了新的优化组合预测、预测方法优超、冗余度等概念[31][32]；张玉青针对多目标的复杂性，应用灰色系统分析方法与物元分析方法，以决策方案的灰色关联度作为评判原则，提出了多目标灰色关联度决策模型分析[33]，Wu hsin-hun对灰色关联分析在多属性决策问题中的应用进行了研究[34]；Ma Shusheng等综合关联度与最优化方法建立了地下水质量的综合评判模型[35]，Zhu Hugen等人基于灰色关联度建立了层次分析的灰色关联模型[36]；赵艳林则提出一种模糊灰关联模式识别方法，将灰色关联分析的理论模型与模糊集理论结合起来，取得了有效的进展[37]；罗均等在层次分析法确定权重的基础上，应用灰色关联分析法对产品质量系统进行了综合评价[38]。这些新模型与新方法的提出更加完善了灰色关联分析理论，进一步拓宽了灰色关联分析的应用范围。从数学的角度看，灰色关联分析应用主要体现在以下三个方面：因素分析、方案决策、优势分析[3]。
(1)因素分析
一般的抽象系统，如社会系统、经济系统、农业系统、生态系统、教育系统等都包含有许多种因素，多种因素共同作用的结果决定了该系统的发展态势。要进行系统分析，首要的工作是分清这些因素间的关系，这样才能抓住影响系统的主要矛盾、主要特征和主要关系。作为因素分析的一种新方法，灰色关联分析正可解决这方面的问题。其主要步骤为：首先将作比较的母因素确定为参考序列x0，与参考序列作关联程度分析的子因素作比较序列xi，然后计算它们之间的灰色关联度ri，ri越大，子因素xi与母因素x0的关系越密切(或影响越大)。将xi,x0分别取系统中的具体因素时，就可对系统进行具体的因素分析。如利用该方法可以作：小麦生育期气候因素与产量的关联分析[39]，质量预测控制与诊断[40],区域经济系统的分析[41]，计算机技能学习的主要因素分析[42]，旋转机械的故障诊断或检测[43]等。
(2)方案决策
在工程技术的设计或者复杂系统的评价中，如何对备选的方案进行优次排序或选择出最优的对象，一直是系统工作者普遍感兴趣的课题。灰色关联分析则是大家广为应用的一种方法，应用该方法关键有两点：一是要对非量化的技术经济指标作白化函数的量化处理。一般作这种量化处理时，取何种形式的白化函数可视指标的实际情况而定；二是确定参考序列。参考序列通常确定为系统的理想方案，具体的确定方法有两种：理想方案从排序方案内部产生，其各项元素由诸方案指标数据里的最佳值组成；理想方案从排序方案的外界产生，是根据排序方案的性质，设计(规定、要求)的能力，以及各指标在过去曾出现过的最佳值，结合现在己出现和将来可能或希望出现的最佳值综合而定的，具有一定的稳定性。其中第一种方法用的最为普遍，得到理想方案后，再计算各方案与理想方案间的灰色关联度，关联度越大，则该方案与理想方案越接近，也就最优。如利用该方法可以作：序列跳跃点出现的判断[44]，上市公司竞争力的评价[45]，水利工程开发方案决策研究[46]野战仓库选址模型研究[47]，购物中心购买力评价[48]等。
(3)优势分析
优势分析是指参考序列和比较序列都不止一个的关联分析。此时所有的系统特征行为序列和相关因素行为序列之间的关联度可以构造出一个灰色关联矩阵，该矩阵隐含着大量的信息：每一行表示的是同一个系统特征行为序列对不同的因素行为序列的影响，每一列表示的是不同系统特征行为序列对同一个因素行为序列的关联度的影响。如果某行的各个元素均大于其它各行的对应元素，则该行的系统特征行为序列称为最优特征。如果某列的各个元素均大于其它各列的对应元素，则该列的因素序列称为最优因素[1]。
进行优势分析，对于研究社会经济发展战略，合理地分配和使用人力、物力、财力资源，统筹安排各部门、各项生产的发展，提高社会经济和生态效益，有着十分重要的意义。利用优势分析可以作：医院感染管理中的应用[49]，ACURAD压铸生产过程的优化[50]，经济落后的原因探析[51]，科技创新能力的评价[52]等。
综上所述，灰色关联分析几乎涉及到国民经济的各个领域，它被广泛应用于经济、社会、农业、矿业、交通、教育、医学、生态、环境、水利、水文、石油、地质、航空航天等众多领域，解决了许多过去难以解决的实际问题。
26李万绪，连续过程的关联度，华中理工大学学报，1991, 19( 3) : 113-116
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