Un exemple de chaque type d'objectif est présenté succinctement.

NemrodW propose beaucoup plus de fonctionnalités que les seules présentées dans les exemples suivants

• Le criblage : Le problème comporte de 2 à 30 facteurs, chacun prenant plusieurs niveaux (de 2 à 6 niveaux par facteur). Les facteurs peuvent être qualitatifs et/ou quantitatifs. L'objectif est de connaître le poids de chacun des niveaux des facteurs sur une réponse, les classer et donc retenir, pour une étude ultérieure plus fine, les facteurs jouant un rôle important sur la variation de la réponse.
• L'étude des effets : Le problème consiste à étudier l'influence de quelques facteurs, ainsi que les effets d'interactions entre partie ou totalité de tous ces facteurs sur une (ou plusieurs) réponse(s) mesurée(s).
• La méthode des surfaces de réponse : Le problème consiste à connaître en n'importe quel point du domaine expérimental la valeur d'une ou plusieurs propriétés. L'objectif est de trouver des conditions expérimentales optimales pour une propriété étudiée ou de déterminer une zone de compromis acceptable entre les objectifs sur différentes propriétés (jusqu'à 20). Cette recherche passe par l'utilisation d'un modèle mathématique empirique pour représenter chaque réponse dans le domaine expérimental. Le modèle polynomial retenu est soit du premier degré soit du second degré.
• Les mélanges : La caractéristique essentielle d'une étude de mélange (ou formulation) est que les facteurs étudiés qui sont les proportions de chaque constituant, ne varient pas de façon indépendante (leur somme est égale à une constante). De plus, comme la forme du domaine expérimental est définie par les contraintes individuelles et relationnelles entre les composants, elle peut prendre une forme complexe. Dans ce cas, les stratégies expérimentales appliquées pour les études de mélanges sont particulières. L'objectif présenté dans l'exemple joint est de déterminer la composition optimale d'un mélange dans un domaine expérimental défini par les proportions minimales et maximales de chaque constituant.
• Les méthodes modernes de construction des matrices : Quelle que soit la nature du problème, lorsque le modèle a étudier est incomplet ou lorsque le domaine expérimental contient des points expérimentaux infaisables (coût prohibitif, problèmes techniques, etc...), il faut utiliser ce type d'outil. Dans l'exemple présenté, il s'agit de trouver une matrice d'expériences d'une taille telle que l'on soit capable de calculer, dans un problème de mélange de 4 constituants, le poids de chaque constituant et seulement de 6 interactions sur les 11 interactions possibles.