آینده یادگیری ماشین در شهرهای هوشمند به شدت به تحول زیرساخت‌های شهری وابسته است. با توجه به پیشرفت‌های فناوری، به ویژه در زمینه اینترنت اشیا (IoT) و یادگیری ماشین (Machine Learning)، شهرها می‌توانند از داده‌های گسترده‌ای که به‌طور مداوم جمع‌آوری می‌شوند، بهره‌برداری کنند. این داده‌ها می‌توانند به مقامات شهری کمک کنند تا تصمیمات بهتری در زمینه مدیریت منابع و خدمات عمومی اتخاذ کنند. به عنوان مثال، بهینه‌سازی حمل و نقل عمومی از طریق تحلیل داده‌های ترافیکی و الگوهای سفر شهروندان، می‌تواند به کاهش زمان سفر و بهبود کارایی سیستم حمل و نقل منجر شود.
نظارت هوشمند بر ترافیک نیز یکی از تغییرات مهمی است که با استفاده از یادگیری ماشین امکان‌پذیر می‌شود. با تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده از سنسورهای ترافیکی، می‌توان پیش‌بینی‌های دقیقی درباره ترافیک و نقاط بحران انجام داد. این اطلاعات نه تنها به کاهش ترافیک کمک می‌کند، بلکه می‌تواند به صرفه‌جویی در هزینه‌ها و افزایش امنیت عمومی منجر شود. علاوه بر این، مدل‌سازی دیجیتال شهرها (Digital Twin) به برنامه‌ریزان شهری این امکان را می‌دهد که شرایط مختلف را شبیه‌سازی و پیش‌بینی کنند، که این خود به بهبود برنامه‌ریزی و مدیریت شهری کمک می‌کند.