La media armónica se calcula invirtiendo cada valor del conjunto de datos, promediando esos valores invertidos, y luego invirtiendo el resultado nuevamente, siendo especialmente apropiada para promediar magnitudes expresadas como tasas, como velocidades o ritmos.
Su aplicación más conocida en machine learning
El F1-score, muy usado para evaluar clasificadores, es precisamente la media armónica entre precisión y recall, elegida deliberadamente porque penaliza fuertemente los casos donde una de las dos métricas es muy baja, algo que una media aritmética simple no reflejaría con la misma severidad.