Для адаптивного управления нестационарными объектами (на примере реальных технологических процессов) необходимо иметь математическую модель объекта, способную работать в реальном масштабе времени и адаптивно корректироваться в зависимости от изменения свойств объекта. Вычисление параметров такой модели, в реальном масштабе времени должно производиться таким образом, чтобы обработка измерений на каждом шаге завершалась до начала следующего шага. Важной причиной использования рекуррентной идентификации, на практике, является то, что свойства нестационарных объектов могут изменяться со временем, и алгоритмы идентификации должны отслеживать эти изменения. Это можно достичь путем назначения меньших весов более старым измерениям, которые менее информативны