I dati casuali da un'espressione regolare si riferiscono alla generazione di stringhe che corrispondono a un dato schema di espressione regolare (regex). Questo è l'inverso del tipico utilizzo delle espressioni regolari (che controllano se le stringhe corrispondono a un pattern): invece, creano stringhe corrispondenti.
Esempio: dall'espressione regolare \d{3}-[A-Z]{2}, un generatore potrebbe produrre: 123-AB.
Generazione di dati di test che segue rigorosamente le regole di formato (ad esempio, numeri di telefono, indirizzi email, ID).
Convalida di pattern di espressioni regolari generando stringhe corrispondenti note.
Test fuzz per mettere alla prova la logica di convalida del software o dell'input.
Simulazione dell'input utente che aderisce a uno schema specifico.
Accelerazione dello sviluppo automatizzando la creazione di dati fittizi strutturati.
Test unitari o test automatizzati per la convalida dell'input.
Test fuzz per garantire che le applicazioni non si interrompano con input validi e inaspettati.
Generazione di database fittizi con valori realistici e formattati correttamente.
Modelli di training in cui sono richiesti formati specifici (ad esempio, NLP su indirizzi email o codici).
Test dei form dell'interfaccia utente in cui gli input dei form devono essere conformi a formati rigorosi.
