با گسترش شهرنشینی، پیچیده‌تر شدن الگوی تخلیه فاضلاب و افزایش الزامات زیست‌محیطی، بهره‌برداری از سامانه‌های جمع‌آوری و تصفیه فاضلاب با چالش‌های متعددی از جمله نوسانات شدید دبی و بار آلودگی، افزایش مصرف انرژی، فرسودگی زیرساخت‌ها و ضرورت پایش مستمر کیفیت پساب مواجه شده است. در سال‌های اخیر، توسعه سامانه‌های پایش برخط، SCADA و حسگرهای هوشمند موجب تولید حجم گسترده‌ای از داده‌های عملیاتی در صنعت فاضلاب شده است که تحلیل مؤثر آن‌ها بدون استفاده از روش‌های هوشمند دشوار است. در این میان، هوش مصنوعی به‌عنوان ابزاری کلیدی برای تحلیل داده‌های پیچیده و پشتیبانی از تصمیم‌گیری در بهره‌برداری از تأسیسات فاضلاب مطرح شده است. هدف این مقاله، مرور و تحلیل کاربردهای عملیاتی هوش مصنوعی در صنعت فاضلاب و بررسی نقش آن در بهبود بهره‌برداری از شبکه‌های جمع‌آوری و تصفیه‌خانه‌های فاضلاب است. در این پژوهش، مهم‌ترین حوزه‌های کاربرد AI شامل کنترل پیشرفته فرایندهای تصفیه، بهینه‌سازی مصرف انرژی و مواد شیمیایی، پیش‌بینی کیفیت فاضلاب و نگهداشت پیش‌بین تجهیزات و شبکه جمع‌آوری بررسی شده است. همچنین با مرور مطالعات موردی در مقیاس صنعتی، تأثیر الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در بهینه‌سازی عملکرد تصفیه‌خانه‌ها و کاهش هزینه‌های بهره‌برداری تحلیل شده است. نتایج مطالعات نشان می‌دهد که استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند موجب کاهش قابل‌توجه مصرف انرژی در فرایندهایی نظیر هوادهی، بهبود پایداری کیفیت پساب خروجی، کاهش مصرف مواد شیمیایی و افزایش قابلیت اطمینان تجهیزات شود. همچنین بهره‌گیری از روش‌های یادگیری عمیق در پیش‌بینی کیفیت فاضلاب و پایش شبکه‌های جمع‌آوری، امکان تشخیص زودهنگام رخدادهای غیرعادی و مدیریت پیش‌دستانه سیستم را فراهم می‌کند. در مجموع، هوش مصنوعی می‌تواند به‌عنوان یک لایه تصمیم‌یار هوشمند در مدیریت سامانه‌های فاضلاب عمل کرده و گذار از بهره‌برداری واکنشی به بهره‌برداری پیش‌بین و داده‌محور را تسهیل نماید. نتایج این مطالعه می‌تواند به‌عنوان مبنایی برای توسعه راهبردهای تحول دیجیتال در شرکت‌های آب و فاضلاب و ارتقای پایداری زیست‌محیطی و اقتصادی این صنعت مورد استفاده قرار گیرد.