Im zeitgenössischen Tanz steht das Experimentieren mit neuartigen und idiosynkratischen Formen der Erzeugung und Inszenierung von Körperbewegungen im Mittelpunkt der künstlerischen Aufmerksamkeit. Viele dieser Experimente beinhalten auch den Einsatz von generativen Techniken. Aus diesem Grund bietet der zeitgenössische Tanz ein fruchtbares Umfeld für die Erforschung kreativer Anwendungen des generativen maschinellen Lernens. In diesem Artikel werden die eigenen Arbeiten des Autors an vier auf maschinellem Lernen basierenden Systemen vorgestellt, von denen jedes einen bestimmten Anwendungsbereich im zeitgenössischen Tanz anspricht. Das System Granular Dance erzeugt synthetische Bewegungen, die die choreografische Ideenfindung unterstützen. Das System Puppeteering AI erzeugt einen künstlichen Tänzer, mit dem menschliche Tänzer interagieren können. Das System Expressive Aliens bietet Einblicke in die Beziehung zwischen Körpermorphologie und Bewegungsexpressivität. Das System RAMFEM demonstriert, wie die kreativen Bewegungen eines Tänzers, die er beim Improvisieren zu Musik macht, für die Sonifikation von Bewegungen übernommen werden können. Für jedes dieser Systeme beschreibt der Artikel die technische Umsetzung und erste Anwendungen. Ergänzt werden diese Informationen durch eine Beschreibung des für diese Forschung relevanten Kontexts. Dazu gehört, wie sich der zeitgenössische Tanz von anderen Tanzpraktiken unterscheidet, welche Arten von generativen Techniken im zeitgenössischen Tanz beliebt sind und welche Hauptanwendungsbereiche des maschinellen Lernens im zeitgenössischen Tanz bestehen.