图神经网络擅长处理社交网络、引文网络和分子结构等可以表示为图形的数据。这种数据结构在现实世界中非常普遍，图神经网络为有效处理这类数据提供了强大工具。

图神经网络可用于开发高效的推荐系统，通过利用社交关系和物品关系提高推荐质量。这使得图神经网络在电子商务、社交媒体和内容推荐等领域具有广泛的应用前景。

图神经网络可作为组合优化算法的基础构建模块，支持诸如计算最短路径、芯片布局优化和改进专家设计的分支规则等任务。这使得图神经网络在运筹学和组合优化领域具有重要应用价值。

图神经网络可应用于分析计算机网络，检测网络中的异常活动和恶意行为，在网络安全和入侵检测等领域具有重要意义。

图神经网络（Graph Neural Networks， GNNs）通过在节点之间传递信息有效捕捉结构化数据中的关联关系，因此被广泛应用于自然语言处理（Natural Language Processing， NLP）领域。在文本分类任务中，可以将文本表示为一个词语图，其中词语为节点，边表示词语之间的关系。GNN 能够学习词语之间的语义关联，从而提高分类性能。在机器翻译中，GNN 可以捕捉源语言和目标语言之间的结构对应关系，有助于提高翻译质量。此外，GNN 还被用于构建智能应答机器人，通过建模对话历史的图结构来生成更加贴切的回复。

在智能交通系统中，及时准确地预测车流量对于合理调配交通资源至关重要。传统的流量预测方法往往只考虑单一路段的历史数据，而忽视了道路网络的拓扑结构。图神经网络（GNNs）为解决这一问题提供了新思路。具体来说，可以将整个交通网络抽象为一个时空图，其中道路为边，路口或安装有传感器的路段为节点。GNN 能够在节点之间传递交通信息，捕捉不同路段之间的相互影响，从而更好地预测未来的交通流量。与传统方法相比，基于 GNN 的流量预测模型表现出了更加优异的性能。

图神经网络（GNNs）在分子和化合物的研究中也发挥着重要作用。化学家可以将分子或化合物的结构表示为一个图，其中原子为节点，化学键为边。GNN 能够学习分子图中原子之间的相互作用，从而对分子的各种性质（如活性、毒性等）进行预测。这不仅有助于加快新药的设计和筛选进程，还可用于材料科学等其他领域。值得一提的是，GNN 在分子指纹预测、反应预测等任务中也展现出了优异的性能，为分子计算机辅助设计提供了有力工具。

过度平滑指的是当堆叠过多消息传递神经网络（MPNN）层时，节点表示会变得无法区分。MPNN 是图神经网络的关键组成部分，但过多层数会导致节点表示失去区分性。为缓解这一问题，可采取跳跃连接、门控更新规则和跳跃知识等对策。

过度压缩是指将长程依赖关系压缩到固定大小的表示中所造成的瓶颈。针对需要长程依赖关系的问题，可以修改最终层为全邻接层来缓解这一挑战。

即使是简化的神经网络，在冯・诺伊曼架构上模拟也会消耗大量内存和 CPU 资源，这是图神经网络面临的另一大挑战。神经形态工程或物理神经网络是直接解决这一硬件挑战的一种方法。

为应对上述挑战，研究人员还开发了图卷积网络和图注意力网络等 "新味"MPNN 变体。