Este artículo describe los beneficios existentes y esperados de la teoría SP de la inteligencia, y algunas aplicaciones potenciales. La teoría tiene como objetivo simplificar e integrar ideas en inteligencia artificial, computación convencional y percepción y cognición humanas, con la compresión de información como un tema unificador. Combina simplicidad conceptual con poder descriptivo y explicativo en varias áreas de computación y cognición. En la máquina SP-una expresión de la teoría SP que actualmente se realiza en forma de un modelo computacional-hay potencial para una simplificación general de los sistemas de computación, incluido el software. La teoría SP promete una comprensión más profunda y mejores soluciones en varias áreas de aplicación, incluyendo, notablemente, el aprendizaje no supervisado, el procesamiento del lenguaje natural, robots autónomos, visión por computadora, bases de datos inteligentes, ingeniería de software, compresión de información, diagnóstico médico y grandes datos. También hay potencial en áreas como la web semántica, bioinformática, estructuración de documentos, detección de virus informáticos, fusión de datos, nuevos tipos de computadoras y el desarrollo de teorías científicas. La teoría promete una integración fluida de estructuras y funciones dentro y entre diferentes áreas de aplicación. El valor potencial, a nivel mundial, de estos beneficios y aplicaciones es de al menos 190 mil millones de dólares cada año. Un mayor desarrollo se facilitaría mediante la creación de una versión de código abierto de alta paralelización de la máquina SP, disponible para investigadores en todas partes.