Các thuật toán của RA được xây dựng dựa trên dữ liệu thu thập được từ các hoạt động trước đó của người dùng. Từ đó, các thuật toán này phân tích dữ liệu và đưa ra các gợi ý sản phẩm, dịch vụ hoặc nội dung phù hợp với sở thích và hành vi của người dùng. Ví dụ, nếu một người dùng thường xuyên tương tác với các tweet về công nghệ thì hệ thống sẽ gợi ý cho họ những tweet mới nhất về chủ đề này.

Twitter là một trong những công ty sử dụng RA để xây dựng hệ thống đề xuất Tweet, tài khoản, hashtag, hoặc các sự kiện mà người dùng có thể quan tâm. Việc Twitter công bố source code và document của RA trên các trang blog và github của mình sẽ giúp cho những người đam mê AI có thêm kiến thức về cách thức hoạt động của hệ thống này và đưa ra những cải tiến mới. Ngoài ra, việc công bố này cũng cho thấy sự minh bạch và trung thực của Twitter đối với người dùng.

Việc sử dụng RA trong các hệ thống đề xuất đã trở thành một công cụ hữu ích để tối ưu trải nghiệm người dùng và tăng doanh số bán hàng. Các công ty phần mềm lớn như Netflix, Spotify, hoặc Youtube cũng đang sử dụng RA trong các hệ thống đề xuất của mình.

Tuy nhiên, việc sử dụng RA cũng đặt ra một số thách thức đối với người dùng. Một trong những thách thức này là sự khóa thông tin, khi người dùng chỉ nhận được các đề xuất sản phẩm, dịch vụ hoặc nội dung được gợi ý bởi hệ thống, mà không biết chính xác vì sao các đề xuất này lại được gợi ý cho họ.