产前规划包括需求分析和种植方案推荐;种植管理包括环境调控(对于设施农业)、施肥、打药、灌溉等方面的智能决策支持; 产后农产品的库存控制、运输车辆调配、流通加工与配送中心的选址等，均需要智能计算方法提供决策支持。作物生产管理决策支持技术的研究，集中在作物生长模拟及各类专家系统方面。
作物管理专家系统是专家系统在农业领域的具体应用，一般包含一个由权威农业专家的经验、资料、数据与成果构成的知识库，并能利用其知识，模拟农业专家解决问题的思维方法进行判断、推理，以求得解决农业生产问题结论的智能程序系统。
随着农业进入大数据时代，农业智能决策转入以大数据驱动的方式，并且体现在农业生产的各个环节。农业智能决策支持系统的算法和呈现方式需要随之迭代。随着数据获取的相对便捷和智能手机的普遍使用，过去只能在电脑上离线使用、被诟病为“电子词典”的农业专家系统迎来了新的发展时代。
智能农机和管理软件是信息感知、智能决策后的呈现形式。
随着我国农业从业人员的老龄化和数量减少，农业智能装备的应用是必然趋势。农业智能装备包括服务于施肥、打药、灌溉、修剪、采摘、播种、环境调控等各种操作的设备。
国外的智能农机装备较为先进，应用较广，主要有智能导航、自动驾驶、变量施肥、变量喷药等功能。随着国家对农业智能装备研发的重视和投入，国内的多个机构开展了相关研究，研究内容包括自动导航、变量施肥、精准喷药、播种、插秧、喷药、除草和收获等。
此外，我国的农业航空作业量逐年增加，作业领域逐渐扩大，除对粮食作物、园艺作物、经济作物施药外，还开展了植物生长授粉等作业。农田作业装备精准控制技术是发达国家在大面积机械化条件下发展起来的，而我国的作物生产地域环境条件差异较大，因此技术和装备的选择不可千篇一律地套用。发展适应我国国情的精准农业必须持续地、因地制宜地逐步完善。
随着智能技术的发展，类似于工业中数字双胞胎的虚拟农业系统预期会逐渐发展，由于中国的小农经济特征，产销信息不对称是农业发展中的一大瓶颈。 有别于传统的以记录为主的农业信息系统，基于智能排产以及农业投入精细计算、虚拟农业管理系统可与目前发展中的农业托管、共享农田等新型经营模式结合，既满足城市居民对田园生活的向往，又部分解决农村缺乏技术和销售渠道的问题，同时在农村创造新的工作岗位，带动新一代年轻人从事农业。
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