潜在的应用领域
商业联盟
经济学解释商业联盟的形成过程，主要是通过比较每一种可能格局的“联盟结构价值”[43]，然后再用标准的博弈论模型来判断哪个联盟格局最有可能出现，以及每种格局的稳定性如何。然而不幸的是，联盟结构价值的框架很难运用到经验数据中去，因为它要求辨别及量化每一种可能格局当中每一个参与者的回报如何。这种判断和量化之所以很难操作，是由于与地形模型依赖于两两倾向不同，一个厂商的回报会由所有其他厂商的选择所决定，这种影响方式就非常复杂。比如，在设立标准的案例中，市场的规模会随着标准的变化而变化，而给定厂商的市场份额的变化（除其他因素外）又取决于相对于其他厂商来说它向市场提供产品的速度有多快。那么显而易见，对于以这种方法为标准设立问题做出的解释，我们就不可能进行单一的经验检验。
只要一些修改，地形理论就能在商业背景下进行经验检验。第五章将详细证明，在9个厂商相互竞争设立技术标准的问题上，地形理论是如何展开运用的。
议会中的政党联盟
绝大多数民主政体中都有议会体系，政党要取得统治地位必须结成一个多数派联盟。对此，至少有14种理论尝试过解释实际达成的联盟会是哪一种，而且对20个国家进行的经验研究表明，政党间的意识形态差距对于理解最后结果很有帮助。[44]一方面，关于联盟的数据我们可以找到的有数百个；另一方面，虽然大多数研究只用序数指标来衡量意识形态差距，间距水平指标其实也行得通。[45]那么，如果任意两个政党之间意识形态差距只是反向相关于它们的合作倾向，地形理论自然也就能够用于议会联盟的预测问题。
社交网络
在社会学家眼中，社交网络是建立在个人之间的两两关系上的。经典例子之一是西方电器公司配电器卷线作业观测（Western Electric Bank Wiring Room），其研究对象有14个人，各自有6种社会关系。[46]此外，关于MIT的宿舍选择问题的详细数据[47]和关于朋友网络的动态数据也是很有趣的案例[48]。若给定关于个人之间愿意成为朋友与否的两两倾向的信息，地形理论当然也能预测一群人会组成怎样的友谊关系群。
民主政治中的社会分歧
每个社会中都会存在来自于民族、种族、宗教、阶级等等方面的社会分歧，不过，不同的社会中占主导地位的分歧也有所不同。在民主政体中，政党在建立选举联盟的时候会将很大的注意力放在能将分歧的某一方吸引过来的事件身上。因此，选举联盟的结构以及政治系统的稳定性就部分地取决于该社会中的主要分歧是互相加强的还是互相交叉的。[49]分歧理论应用十分广泛，从美国的重新分区问题到如苏联一样的多民族联邦的幸存者前景如何，都是其用武之地。
地形理论能够把分歧理论公式化，也能把它和别的联盟理论联系起来。但要把地形理论应用到社会分歧问题中去，就先要把组群之间的联盟倾向建立在其两两之间的利益冲突上。例如，从20世纪30年代到至少60年代，美国的黑人和天主教徒之间都有许多相同的政治利益，所以一个政党可以试图把两者同时吸引过来。而如果要解释新政联盟一类的联盟类型，地形理论就必须加以扩展，允许一个组群在一定程度上属于一个联盟，而不是只有在完全属于或者完全不属于之间进行选择。有了这个扩展以后，它才可以预测组群间两两倾向的变化会如何影响相应的选举联盟。比如，它可以解决这样一个问题：在一个给定的两党体系中，时序上的每一点是不是都会有一个唯一的“自然”选举联盟格局。另外，它还可以把所谓“关键选举”的条件归纳出来，此时选举联盟形态会从一个局部最优点迅速地转向另一个局部最优点。[50]
通过比较不同社会的分歧结构，地形理论能指出，每个国家的分歧类型发展到何种程度时会转变成一个“衰变系统”。[51]分歧理论的一个非常有趣的地方正是在于，它表明，当一个民主政体的分歧类型转变为衰变系统后，该政体会变得更加地稳定。这是因为如果分歧是互相交叉的，那么就很少有人会完全觉得失望。
组织结构
组织结构理论的一个重要原则是：一个有效率的组织应该是结构化的，其中需要频繁互动的岗位在该组织结构中应该是互相接近的。[52]放到地形理论中，两个岗位愿意互相靠近的倾向可以用它们的互动频率来表示。而它们之间的距离可以用在该组织结构中二者要遇到共同的老板时，需要向上爬升的层数来表示。地形理论或许还能有助于理解组织为何会拥有两种完全不同的稳定格局，正如国务院的各部门可以按功能设置，也可以按地理位置来设置。
