中位数在统计学中的应用广泛，尤其是在描述分布不规则或有极端值的情况下，它能够更准确地反映数据集的中心趋势。
在处理异常值时，中位数具有很高的鲁棒性，即使数据集中存在少量异常值，也不会对中位数产生显著影响，这一点在金融分析、医疗健康等领域尤为重要。
例如，在评估一个城市居民收入水平时，如果采用平均值可能会受到极端高收入者或者低收入者的影响，但使用中位数可以得到一个更加公正和稳定的结果。
另外，中位数也被广泛用于进行排序和排名，比如在选举过程中，当候选人数量过多时，可以用来快速确定前三名，而不需要逐一比较所有候选人的得票情况。
在机器学习领域，特别是分类问题中的决策树算法，将特征空间分割成两部分，并以最优化的方式选择切分点。这种方法实际上就是利用了每个类别子集的中位数来决定最佳划分界限。
