邊緣運算是一種運算拓樸，能將資訊的處理、內容的收集與傳送都保留在靠近該資訊來源處，嘗試讓流量和處理工作都在本機進行，目的在縮短延遲時間、發揮邊緣功能並賦予邊緣端更大的自主性。

在北美的邊緣運算應用上，目前以智慧製造的相關應用產值效益最大。

Gartner研究副總裁Brian Burke表示，目前邊緣運算多半著重於物聯網系統的需求，為製造或零售等特定產業提供離線或分散式功能給嵌入式物聯網系統。然而運算資源日趨成熟並走向專業化，加上資料儲存量的增加，使邊緣端的功能日漸強大，邊緣運算也將成為幾乎所有產業和應用的主導要素。特別是機器人、無人機、自駕車和執行系統等各種複雜的邊緣裝置，都將加速此轉變。

對於2020年之後邊緣運算的發展預測，Gartner認為到了2023年，50％以上的企業資料會在資料中心或雲端以外的地方被創造出來以及被處理，2025年則將達到75％。而到了2023年年底，超過五成的大型企業將部署至少六個為物聯網或沈浸式體驗部署的邊緣運算解決方案。至於在2022，將會有超過五成的工業物聯網分析工作在邊緣端被執行。

根據瞭解，在北美市場的邊緣運算應用上，目前是以智慧製造的相關應用產值效益最大，主要原因在於企業在智慧製造可透過邊緣運算來節省成本效益。其次為電信營運商透過邊緣運算優化其網路管理，尤其是影音數據管理。整體而言，以目前大廠的佈局來說，尤以智慧家庭、智慧製造、智慧零售、智慧城市等相關應用居多，醫療照護、交通運輸、能源等垂直領域也陸續有應用案例衍生。

一般來說，應用案例的需求要件，會決定所需使用的技術與終端樣貌。如自駕車相較於其他應用，會較依賴視覺處理技術，系統還必須承受惡劣環境、天氣與路況等。每一個邊緣運算設施，都需要依據個別應用客製化，沒有單一解決方案能滿足每個不同的應用案例。