Kollaboratiivne filtreerimine on andmete töötlemise meetod, mis põhineb paljudest allikatest pärit andmete kasutamisel, et luua sarnase maitse ja kulutamisharjumustega seotud inimeste profiile. Seda tehnikat kasutatakse paljudes erinevates seadetes. Mõnda kuulsaimat koostööfiltreerimise rakendust võib näha Internetis, kus seda kasutatakse turunduseks, kasutajate maitse ennustamiseks ja saitide kureerimiseks, mis sõltuvad toimimiseks kasutajate sisendist.
Koostööfiltreerimise toimimise lihtsa näitena võib veebisait soovida luua telesaadete jaoks soovitussüsteemi. Saidi kasutajad esitavad sisselogimisel andmeid ja loetlevad saated, mis neile meeldivad. Neid andmeid kasutatakse omakorda sarnase maitsega kasutajate tuvastamiseks. Kui 75% inimestest, kellele meeldib saade A, meeldib saade B, võib süsteem järeldada, et inimestele, kellele meeldib üks saade, meeldib tõenäoliselt ka teine. Seega, kui kasutaja logib sisse ja tuvastab end soovitusi otsides saate A fännina, saab süsteem Show B soovitada.
Koostööfiltreerimise toimimiseks vajab see palju andmeid. Mida suurema elanikkonna hulgast andmed kogutakse, seda kasulikumad ja tõhusamad on andmed. Väikesed andmemahud lõppevad tõenäolisemalt ebaoluliste tulemustega, näiteks valeühendustega, mille tulemuseks on maitse halvad prognoosid. Sellised süsteemid kannatavad sageli külmkäivituse probleemi all, mille puhul nende arenemine on aeglane, kuna esmalt tuleb andmebaasi täita. Varajased kasutajad võivad süsteemis pettuda, kuna see annab halbu soovitusi, kuna sellel pole piisavalt andmeid.
Koostööfiltreerimist kasutatakse laialdaselt ka suhtlusvõrgustikes ja saitidel, mis pakuvad selliseid tööriistu nagu ettevõtte järjehoidja, mille abil kasutajad jagavad ja reklaamivad linke neile huvitavatele saitidele. Kui kasutajad lisavad süsteemi andmekogu, saab süsteem hakata andma soovitusi, mis on mõeldud iga kasutaja maitsele. Näiteks võib sotsiaalse järjehoidja sait genereerida juhuslikke linke nende linkide ja kasutajate põhjal, kellele keegi on varem meeldimist avaldanud.
Turundajad saavad kasutada ühist filtreerimist, et pakkuda kasutajatele väga täpselt sihitud turundust. See isikupärastatud turundus võib olla väga tõhus, kuna kasutajad tunnevad, et nendega tegeletakse isiklikult ja seetõttu nõustuvad nad soovitustega tõenäolisemalt. Veebisaitidel, näiteks suhtlusvõrgustikes, vabatahtlikult pakutavad tohutud andmemahud on turundajate seas kuum kaup, kes ostavad sellistelt saitidelt andmeid kohandatud kampaaniate väljatöötamiseks.