هدف اصلی از A/B testing یا آزمون A/B، مقایسه دو نسخه مختلف یک ویژگی یا محصول است به منظور تعیین اینکه کدام یک بهترین نتیجه را برای کاربران به ارمغان می‌آورد. در این روش، دو گروه تصادفی از کاربران انتخاب می‌شوند و نسخه A به گروه اول و نسخه B به گروه دوم ارائه می‌شود. سپس با مقایسه نتایج کاربران در دو گروه، نسخه‌ای که بهبود بیشتری را در نتایج ارائه می‌دهد، بهترین نسخه تلقی می‌شود.
از A/B testing در بسیاری از زمینه‌های کسب و کار استفاده می‌شود، مانند طراحی وب‌سایت، تبلیغات آنلاین، ایمیل مارکتینگ و غیره. به عنوان مثال، در طراحی وب‌سایت، می‌توان با تغییر فونت، رنگ‌ها، تصاویر و طرح صفحه‌ها، دو نسخه مختلف از وب‌سایت را به کاربران نشان داده و با استفاده از A/B testing، نسخه‌ای را که بهترین نتیجه را در میان کاربران به ارمغان می‌آورد، انتخاب کرد.
در حوزه یادگیری ماشین، A/B testing نیز می‌تواند مفید باشد. به عنوان مثال، در آزمایش الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان دو الگوریتم مختلف را روی داده‌های یکسان اجرا کرده و با استفاده از A/B testing، الگوریتمی را انتخاب کرد که دقت بیشتری در پیش‌بینی داشته باشد. همچنین در طراحی سیستم‌های توصیه‌گر، می‌توان با استفاده از A/B testing، نحوه نمایش محصولات یا پیشنهادات را برای کاربران بهینه کرد.