В последние годы развитие технологий виртуальной реальности (VR) во многом связано с внедрением методов машинного обучения (ML). Применение методов ML направлено на повышение уровня комфортности, эффективности и результативности VR. Алгоритмы ML могут анализировать данные о взаимодействиях, распознавать паттерны и адаптировать сценарии взаимодействия на основе поведения и эмоционального состояния пользователя. В статье анализируются ключевые современные направления совместного использования VR и ML, которые уже прошли практическую апробацию и показали достаточно высокую эффективность. Одним из таких направлений является улучшение взаимодействия в VR, включающее повышение качества VR-систем, более реалистичную графику, адаптацию контента под пользователя и точное отслеживание движений. Рассмотрены проблемы применения ML в технологиях VR в сфере образования, психотерапии, реабилитации, медицине, управлении дорожным движением, технологиях создания, передачи, распределения, хранения и использования электроэнергии и других сферах. Проведен также краткий анализ инструментов ML, применяемых в VR, среди которых можно выделить генеративные нейросети, способные создавать динамичные виртуальные среды. Исследование показывает, что сочетание VR и ML открывает новые возможности для создания интеллектуальных и интерактивных систем, может привести к значительным прорывам не только в VR, но и в смежных технологических областях.