ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）是針對特定用途、應用專門設計與製造的積體電路。與通用的CPU或FPGA不同，以專用電路實作目標處理，因此能在功耗、處理速度與電路面積方面發揮最佳化的性能。智慧型手機SoC（Apple A系列、Qualcomm Snapdragon）、AI加速器（Google TPU、Amazon Trainium）、網路設備的封包處理晶片、加密貨幣挖礦晶片等都是ASIC的代表例子。
ASIC的設計從RTL（Register Transfer Level）描述開始，經過邏輯合成（Logic Synthesis）、佈局繞線（Place & Route）、DRC/LVS驗證後產生GDSII資料，最後交付晶圓代工廠進行光罩設計定案（tape-out）。此設計流程必須使用新思科技（Synopsys）、益華電腦（Cadence）、Siemens EDA等EDA工具，先進節點每1顆晶片的設計成本高達數十億～數百億日圓規模。
最先進的AI用ASIC以Google的TPU（Tensor Processing Unit）與Amazon Trainium/Inferentia為代表。這些晶片採用針對Transformer模型矩陣運算最佳化的資料流架構，在同等運算性能下，有時能源效率高於通用GPU。科技巨頭自行開發客製化ASIC的潮流（In-house Silicon），使台積電與三星的先進製程需求更加多元化。
智慧型手機SoC（Apple A18、Qualcomm Snapdragon 8 Gen4、MediaTek Dimensity）也是ASIC的一種，將CPU、GPU、NPU、DSP、相機ISP與基頻整合於1顆晶片。以台積電3nm（N3）製程製造已成為標準，並結合先進封裝進一步提升性能。
ASIC的設計費用（NRE：Non-Recurring Engineering）在7nm以後的先進節點高達數十億日圓以上，若非能確保量產數量的大型案件便無法回本。因此中小企業或試作階段多選擇FPGA。另一方面，大量生產時ASIC的單價比FPGA低好幾個數量級，因此大量生產、長期量產的產品以ASIC較具優勢。