Vastus: Foneetilisi algoritme saab kasutada näiteks suguvõsauuringutes, et otsida sarnase kõlaga perekonnanimega inimesi. Need inimesed võivad, aga ei pruugi, olla omavahel sugulased. Võibolla panid dokumentide väljaandjad vanal ajal nime kirja kuulmise järgi ning seetõttu on erinevate inimeste nimed sarnase kõlaga, kuid erineva kirjapildiga.

Sarnase probleemiga puutuvad kokku paljud ajaloouurijad. Toon näiteks tsitaate:

• "Omaette tõsiseks probleemiks on isikunimede moonutamine vene keelde transkribeerimisel, kuna nimed said tihti üleskirjutatud vaid kuulmise järgi." (Rajaotsinguid - Sõjavangilaagrite dokumendid ajalooallikaina).
• "Kalmisturaamatusse kanti andmeid sageli mitte dokumendi alusel vaid kuulmise järgi, seega võis viga olla juba kalmisturaamatus" (allikas).

Soundex algoritmi kasutatakse mõnedes (ingliskeelsetes) riikides piiriturvalisuse tagamisel. Inimesel võib olla võltsitud dokument, millel kasutatakse tema pärisnimele (mis võib olla huvipakkuvate isikute nimekirjas) kõlalt lähedast nime. See võib viia väga kummaliste tagajärgedeni nagu kirjutatakse siin. Siin on veel kriitikat Soundex'i ebatäpsuse suhtes. Näiteks ei ole see võimeline arvestama olukorraga, et erinevates keeltes võib sama nimi teiseneda nii palju, et neil on erinevad Soundex'i koodid. Soundex on koostatud inglise keelt silmas pidades ja ei suuda arvestada teiste (nt erinevate Aasia keelte) kultuuriliste omapäradega.

Foneetilisi algoritme saab ka kasutada, et otsida ühes ja samas süsteemis või üle erinevate süsteemide inimesi, kes esinevad ja teevad seal tegusi veidi erinevate nimede all (nt broneerivad mitme erineva, kuid üsna sarnase nime all lennupileteid). Veel üheks näiteks on, et süsteemis, kus klient ei pea tellimuse tegemiseks ennast identifitseerima, vaid sisestab iga kord isikuandmed uuesti, võib ta erinevate tellimuste puhul kogemata või meelega teha nime sisestamisel vea. Mõnda foneetilist algoritmi realiseerivat funktsiooni kasutava päringu abil saab need erinevad tellimused omavahel "kokku viia".