將車牌識別設備安裝于出入口，記錄車輛的牌照號碼、出入時間，并與自動門、欄桿機的控制設備結合，實現車輛的自動管理。應用于停車場可以實現自動計時收費，也可以自動計算可用車位數量并給出提示，實現停車收費自動管理節省人力、提率。應用于智能小區可以自動判別駛入車輛是否屬于本小區，對非內部車輛實現自動計時收費。在一些單位這種應用還可以同車輛調度系統相結合，自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況，車牌識別管理系統采用了車牌識別技術，達到不停車、免取卡，有效提高車輛出入通行效率。

在高速路的各個出入口安裝車牌識別設備，車輛駛入時識別車輛牌照將入口資料存入收費系統，車輛到達出口時再次識別其牌照并根據牌照信息調用入口資料，結合出入口資料實現收費管理。這種應用可以實現自動計費并可防止作弊，避免了應收款的流失。

在交通管理系統中可以將車輛在某條道路的平均旅行時間作為判斷該道路擁堵狀況的一個參數。安裝車牌識別設備于道路的起止點，識讀所有通過車輛并將牌照號碼傳回交通指揮中心，指揮中心的管理系統根據這些結果就可計算出車輛平均旅行時間。

車牌識別的優勢在于可以把卡和車對應起來，使管理提高一個檔次，卡和車的對應的優點在于長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業管理的效益；同時自動比對進出車輛，防止偷盜事件的發生。升級后的攝像系統可以采集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據。

人工神經網絡技術，計算機及相關技術發達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別，BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯想式單層網絡，每一個字符模板對應著個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。

為了測試一個車牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個實際應用環境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別，并且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來，以便調取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。之后便可以統計出以下識別率：

例如一個車牌系統在白天有90%以上的準確度，到了傍晚就降到80%，夜間又降到70%，這種不穩定的系統，比起全天候平均擁有70%準確度的車牌辨識系統更難于整合。因為使用者會認為，既然白天的辨識率有90%，那全天候的準確率都要達到90%才合理，這樣的規格還不包括奇怪的環境干擾(暴雨襲擊、冰雹、濃霧區段等)，與架設環境限制(高度限制、風大搖晃限制、不容易遭受人為破壞等)。

幾乎每家都宣稱擁有高辨識率，但為了避免事后因為雙方對產品認知有差異，而將運作不良的責任互相推托，用戶在采購車牌辨識系統時，不妨要求實地測試，而且測試時間好超過兩個禮拜，比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。因為多變的環境，兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形，大約掌握了八成，如果只是測一天、甚至幾個小時，是無法了解的。
在日常錄入違法號牌信息中發現車輛號牌信息與系統顯示的車牌信息不符時，民警通過核查車輛信息后，把有違反交通法規的車輛信息錄入指揮中心的黑名單報警系統。此車在轄區內行駛時，號牌會被系統自動識別報警。