隨著世界人口的增長，農民將需要生產越來越多的糧食。然而，可耕種面積無法跟上人口增長的速度，而迫在眉睫的糧食安全威脅很容易演變成地區甚至全球的不穩定。為了適應這種情況，大型農場越來越多地利用精準農業來提高產量、減少浪費，並減輕農業不確定性帶來的經濟和安全風險。
傳統農業依賴於對整個田地進行管理——根據區域條件和歷史資料，做出與種植、收割、灌溉以及施用農藥和化肥相關的決策。相比之下，精準農業結合了感測器、機器人、GPS、測繪工具和資料分析軟體，以定製對植物的護理，而無需增加勞動力。固定或機器人安裝的感測器和配備攝像頭的無人機無線傳送有關單個植物的影像和資料——例如，關於莖的大小、葉片形狀和植物周圍土壤的溼度等資訊——到計算機，計算機尋找健康和壓力的跡象。農民即時接收反饋，然後僅在需要的地方以校準的劑量輸送水、農藥或化肥。該技術還可以幫助農民決定何時種植和收割作物。
因此，精準農業可以改善時間管理，減少水和化學品的使用，並生產更健康的作物和更高的產量——所有這些都有利於農民的利潤並節約資源，同時減少化學物質的徑流。
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許多初創公司正在開發用於精準農業的新軟體、感測器、空中資料和其他工具，大型公司如孟山都、約翰迪爾、拜耳、陶氏和杜邦也在這樣做。美國農業部、NASA和國家海洋和大氣管理局都支援精準農業，許多大學現在也開設了關於該主題的課程。
在相關的發展中，種子生產商正在應用技術來改進植物的“表型分析”。透過長期跟蹤單個植物並分析哪些植物在不同條件下茁壯成長，公司可以將植物對其環境的反應與其基因組聯絡起來。反過來，這些資訊使公司能夠生產出在特定土壤和天氣條件下茁壯成長的種子品種。先進的表型分析也可能有助於產生營養增強的作物。
出於各種原因，種植者並非普遍接受精準農業。前期裝置成本——特別是將該技術擴充套件到大型行栽作物生產系統的費用——構成了一個障礙。在某些地方，缺乏寬頻可能是一個障礙，儘管美國農業部正在努力緩解這個問題。經驗豐富的、計算機水平較低的生產者可能會對這項技術持謹慎態度。大型系統也將超出發展中國家許多小型農業經營的承受能力。但是，可以應用更便宜、更簡單的系統。例如，悉尼大學的薩拉赫·蘇卡里耶已經在印度尼西亞演示了一個精簡、低成本的監控系統，該系統依賴於太陽能和手機。然而，對於其他人來說，未來的成本節約可能會抵消財務方面的擔憂。而且，無論一些資深農民多麼不願採用新技術，下一代精通技術的農民很可能會歡迎這種方法。
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