Rohkem kui kunagi varem kasutavad nii juriidilised isikud kui ka üksikisikud ülemaailmset veebi paljude äriliste ja isiklike tehingute tegemiseks. Selle tulemusena kasutavad ettevõtted üha enam veebiandmekaeve tööriistu ja tehnikaid, et leida viise, kuidas oma tulusid parandada ja kliendibaasi kasvatada. Veebiandmete kaevandamine hõlmab andmete kogumise ja kokkuvõtete tegemise protsessi veebisaidi hüperlingi struktuurist, lehe sisust või kasutuslogist, et tuvastada mustreid. Veebi andmekaevet kasutades saab ettevõte tuvastada potentsiaalse konkurendi, parandada klienditeenindust või sihtida klientide vajadusi ja ootusi. Valitsusasutus võib ka püüda avastada terrorismiohtu või muud kuritegelikku tegevust, kasutades veebiandmekaeverakendust.
Mõned levinumad veebiandmete kaevandamise tehnikad hõlmavad veebisisu kaevandamist, veebikasutuse kaevandamist ja veebistruktuuri kaevandamist. Veebisisu kaevandamine uurib veebisaidi teemat. Näiteks võivad veebisisu kaevandajad analüüsida saidi heli-, teksti-, pildi- ja videofunktsioone. Veebisisu kaevandajad keskenduvad tavaliselt saidi tekstilisele teabele rohkem kui teistele saidi funktsioonidele. Loomuliku keele töötlemine ja teabe otsimine on kaks andmekaevetehnikat, mida veebisisu kaevandajad sageli kasutavad.
Veebikasutuse kaevandamine on tavaliselt automatiseeritud protsess, mille käigus veebiserverid koguvad ja esitavad serveri juurdepääsulogides kasutajate juurdepääsumustreid. Ettevõte võib näiteks kasutada veebikasutusandmete kaevandamise tööriista, et koostada aruandeid serveri juurdepääsulogide ja kasutajate registreerimisteabe kohta, et luua tõhusam veebisaidi struktuur. Veebistruktuuri kaevandamine uurib veebisaitide sõlme ja ühendusstruktuuri. See võib olla kasulik erinevate veebisaitide sarnasuste ja suhete tuvastamisel. Veebistruktuuride kaevandamine hõlmab sageli hüperlinkidest mustrite avastamist või veebilehe dokumendistruktuuride väljatõmbamist.
Kaks üldist andmekaevetehnikat, mida veebiandmekaevurid saavad kasutada, on andmekaeve assotsiatsiooni analüüs ja andmekaeve regressioon. Andmekaeve seoste analüüs aitab avastada märkimisväärseid seoseid, mis on maetud suurtesse andmekogumitesse. Andmekaeve regressioon on statistiline tehnika, mille abil tulevaste tulemuste (nt kasumimarginaalid, majaväärtused või müüginumbrid) ennustamiseks kasutatakse matemaatilisi valemeid.
Andmekaevetarkvara müüjad pakuvad veebiandmete kaevandamise tööriistu, mis suudavad suurest andmehulgast ennustavat teavet välja tõmmata. Ettevõtted kasutavad neid tarkvara kaevandamise tööriistu sageli tarbijakäitumise konkreetsete andmekogumite analüüsimiseks. Andmeanalüüsi tulemusi kasutades on ettevõtetel võimalik prognoosida tuleviku äritrende.