1954 年 - 米国ジョージタウン大学の研究者が初期の MT システムの公開デモを初めて実施。

1962 年 - 米国で機械翻訳およびコンピューター利用言語学協会 (Association for Machine Translation and Computational Linguistics) が設立。

1964 年 - 米国科学アカデミー (National Academy of Sciences) が MT 研究のための委員会 (ALPAC) を設立。

1970 年 - フランス繊維協会 (ITF) が MT システムを使用して抜粋の翻訳を開始。

1978 年 - Systran が技術マニュアルの翻訳を開始。

1989 年 - Trados が初の翻訳メモリ テクノロジーを開発し、市場に投入。

1991 年 - ウクライナ、ハルキウ国立大学でロシア語、英語、ドイツ語とウクライナ語の初の商用 MT システムを開発。

1996 年 - Systran と Babelfish が Web 上で少量のテキストの無料翻訳を提供。

2002 年 - ライオンブリッジがルールベースの MT エンジンを使用した初の商用 MT プロジェクトを実施。

2000 年代中頃 - 統計的 MT システムが一般に公開。2006 年に Google 翻訳が、2007 年に Microsoft Live Translator が公開。

2012 年 - Google 翻訳では毎日書籍 100 万冊分のテキストが翻訳されていることを Google が発表。

2016 年 - Google とマイクロソフトがニューラル機械翻訳 (NMT) を実現したことにより、語順の誤りが大幅に減少し、語彙と文法が大幅に改善。

2020 年 - 10 月時点で Google Neural Machine Translation (GNMT) が 109 言語に対応。

2022 年 - ライオンブリッジの専門家が、MT エンジンの出力性能の進化が停滞しており、トラッキングしているすべてのエンジンの性能が同様であるという調査結果を発表。これらの進展により、ニューラル MT のパラダイムが停滞期に達している可能性や、新たなパラダイム シフトが近づいていることが示唆された。

2022 年 - OpenAI が 11 月に生成 AI エンジン ChatGPT を一般に公開。現代における翻訳技術の進化と拡大が印象付けられた。

2023 年 - 新モデルの公開や新バージョンの安定的なリリース、幅広い業界やユース ケースに対応するソリューションの登場によって、生成 AI が急速に普及。

2024 年 - 生成 AI の進化に伴い、LLM を補完する役割へと MT の位置付けが変化。