Günümüzde teknoloji hızlı bir evrim sürecinden geçmekte olup, bilgisayar bilimleri bu dönüşümün merkezinde yer almaktadır. Özellikle yapay zekâ (YZ) ve görüntü işleme disiplinleri hem akademik araştırmalarda hem de endüstriyel uygulamalarda giderek artan bir öneme sahiptir. Görüntü işleme, bir görüntüyü alıp sayısal, optik veya analog yöntemlerle üzerinde işlem yaparak geliştirilmiş bir görüntü elde etme veya görüntüye ait çeşitli özellik ve verileri çıkarma süreci olarak tanımlanmaktadır. Yapay zekâ ise bilgisayarların insan benzeri öğrenme, çıkarım ve problem çözme yeteneklerini geliştirmeyi amaçlayan bir teknoloji olarak ön plana çıkmaktadır. Yapay zekâ ile desteklenen görüntü işleme sistemleri, geleneksel yöntemlere kıyasla daha yüksek doğruluk ve işlem hızı sunmakta; nesne tanıma, tıbbi görüntü analizi, güvenlik uygulamaları ve uzay araştırmaları gibi birçok alanda kritik rol oynamaktadır.

Bu çalışmada, yapay zekâ ve görüntü işlemenin kavramsal çerçevesi ile tarihsel gelişimi incelenmiş, ardından sağlık, ulaşım, güvenlik ve uzay alanlarındaki uygulamalara değinilmiştir. Örnekler arasında Google LYNA algoritması ile kanser hücrelerinin tespiti, SkinVision ile cilt lezyon analizi, Tesla’nın otonom sürüş sistemi, Apple Face ID ve Surya modeli ile güneş aktivitelerinin tahmini yer almaktadır. Literatür incelemesinde derin öğrenme tabanlı yöntemlerin etkinliği, YOLO, R-CNN türevleri ve SSD gibi nesne tespiti ve sınıflandırma algoritmaları üzerinden değerlendirilmiş; çalışma, YZ destekli görüntü işleme yöntemlerinin teknik altyapısını açıklarken, teorik bilginin güncel uygulamalara nasıl dönüştüğünü göstermeyi amaçlamaktadır.