Filtr Kalmana może także być użyty do predykcji (prognozowania) możliwego przyszłego kursu systemów dynamicznych, takich jak przepływ rzek podczas powodzi, trajektorie ciał niebieskich czy ceny towarów będących przedmiotem handlu potrzebne źródło.
Do rzeczywistych zastosowań filtru Kalmana należą: śledzenie obiektów na podstawie pomiarów z radaru, jednoczesna lokalizacja i budowanie mapy (SLAM), autopilot, usuwanie szumu z pomiarów czujników, usuwanie szumu z nagrań mowy.
Rys historyczny
Algorytm filtru Kalmana został zaproponowany w pracy Rudolfa Emila Kalmana A new approach to linear filtering and prediction problems, opublikowanej na łamach czasopisma Journal of Basic Engineering w 1960.
Założenie, dotyczące stacjonarności podstawowego sygnału użytecznego i szumu, było założeniem zasadniczym w teorii Wienera i Kołmogorowa. Dopiero na przełomie lat 50. i 60. XX w. rozwinięto nową teorię, która nie wymagała spełnienia założenia o stacjonarności. Opracowanie tej teorii było niejako wymuszone faktem, że często w praktyce miano do czynienia z sygnałami niestacjonarnymi i nie można było tego w żaden sposób ignorować. Teoria ta wkrótce przybrała nazwę teorii filtru Kalmana.