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SVM在各领域的模式识别问题中有应用，包括人像识别、文本分类、手写字符识别、生物信息学等。
包含SVM的编程模块。
按引用次数，由台湾大学资讯工程研究所开发的LIBSVM是使用最广的SVM工具。LIBSVM包含标准SVM算法、概率输出、支持向量回归、多分类SVM等功能，其源代码由C编写，并有JAVA、Python、R、MATLAB等语言的调用接口、基于CUDA的GPU加速和其它功能性组件，例如多核并行计算、模型交叉验证等。
基于Python开发的机器学习模块scikit-learn提供预封装的SVM工具，其设计参考了LIBSVM。其它包含SVM的Python模块有MDP、MLPy、PyMVPA等。TensorFlow的高阶API组件Estimators有提供SVM的封装模型。