物联网应用层利用经过分析处理的感知数据，为用户提供不同类型的特定服务，其主要功能包括对采集到的数据进行采集、转换、分析，以及用户层呈现的适配和事件触发。 网络层传输的数据进入各信息系统进行处理，通过各种设备解决数据处理和人机交互的问题。 对于信息的采集，由于大量原始数据是从终端节点获取的，这些原始数据只有经过转换、筛选、分析、处理后才能对用户具有实用价值; 这些具有实际价值内容的应用服务器根据用户不同的渲染设备完成信息呈现的适配，并根据用户的设置触发相关通知信息。 同时，当需要完成终端节点的控制时，应用层也可以完成控制指令的生成和指令的下发控制。 应用层可以分为两个子层：智能处理层和应用接口层。
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1）智能处理层。以数据为中心的物联网的核心功能是对感知数据进行智能处理，包括感知数据的存储、查询、分析、挖掘和理解，以及基于感知数据的决策和行为控制。 物联网的价值主要体现在海量数据的智能处理和智能决策上。 智能处理利用云计算、数据挖掘、中间件等，实现感知数据的语义理解、推理和决策。 智能处理层识别下层（网络层）的网络资源，进而达到自适应传输的目的。 它为上层（应用接口层）提供统一的接口和虚拟化支持。 虚拟化包括计算虚拟化和存储资源虚拟化。 智能决策支持系统集成了模型库、数据仓库、OLAP、数据挖掘和交互接口。
智能处理层主要包括：数据库。 为了满足物联网数据海量、多态、关联和语义特性的需求，关系型数据库和新兴数据库系统主要应用于物联网领域。 海量信息存储。 早期，海量信息存储在大型服务器上，基本上是以服务器为中心的处理模式，使用直连存储（DAS），存储设备（包括磁盘阵列、磁带库、光盘库等）作为服务器的外围设备。 随着网络技术的飞速发展，服务器之间交换数据或备份磁盘库等存储设备时，都需要通过局域网进行，而网络附加存储（NAS）技术主要用于实现网络存储：这将占用大量的网络开销，严重影响网络的整体性能。 数据中心。 数据中心不仅包括计算机系统和辅助设备（如通信存储设备），还包括冗余数据通信连接、环境控制设备、监控设备和安全设备，从而通过高度的安全性和可靠性提供及时、连续的数据服务，可以为物联网应用提供良好的支持。 搜索引擎。 Web 搜索引擎是一项复杂的服务，它可以根据用户的查询关键字在合理的响应时间内返回包含相关信息的结果列表。 传统的网络搜索引擎是基于查询关键词的，对于相同的关键词，会得到相同的查询结果; 在物联网时代，搜索引擎必须从智能对象的角度思考搜索引擎与对象之间的关系，主动识别对象并提取有用的信息。 数据挖掘。 物联网需要对海量数据有更透彻的感知，对海量数据进行多维度的整合和分析，更深层次的智能需要通用的数据搜索和服务，需要从海量数据中获取潜在有用和可理解的模式，其基本类型有关联分析、聚类分析、进化分析等，都使用数据挖掘算法。
2）应用接口层。物联网的应用涉及的业务需求范围广泛，其运行模式、应用系统、技术标准、信息要求、产品形态等各不相同，需要统一规划设计应用系统的业务架构，以满足物联网综合实时感知的需求， 多业务目标和异构技术集成。应用接口层的主要任务是利用软件工程方法，根据业务应用需求，完成智能处理层提供的数据信息，完成服务发现和服务呈现，包括对采集到的数据进行聚合、转换、分析，以及用户层的适配和事件触发。
应用接口层是物联网与用户（包括组织、应用系统、人和对象）之间的能力调用接口，包括物联网运维管理平台、行业应用接口、系统集成、专家系统等，用于支持行业和系统之间的信息协同、共享和互通。 此外，应用接口层还可以包括各种用户设备、手机、客户端、浏览器等，实现物联网的智能化应用。
应用接口层是物联网发展的体现。 目前，物联网的应用领域主要包括绿色农业、工业监控、公共交通、公共安全、城市管理、远程医疗、智能家居、智能交通和环境监测等。 在这些应用领域都取得了成功的尝试，在一些行业也积累了良好的应用案例。 物联网应用系统具有多样化、规模化、产业化的特点，需要制定一系列信息交互协议，以保证应用接口层数据的有序交换。 API 层的协议通常由语法、语义和计时组成。 其中，语法规定了智能处理过程中数据和控制信息的结构和格式; 语义决定了需要发送什么样的控制消息，以及需要完成哪些操作和响应; 时间决定了事件的实现顺序。 针对不同的物联网应用系统，应制定不同的应用接口层协议。 例如，智能电网应用接口层的协议不能与智能交通应用接口层的协议相同。 通过应用层接口协议，实现物联网的智能化服务。
物联网（IoT）是一个复杂而庞大的系统，其架构是影响未来应用的关键，因此需要分阶段、有计划地进行深入的科学研究。