外卖App根据用户的年龄推荐菜品主要通过以下几种方式：

外卖App通常会建立用户画像，其中包括用户的年龄信息。通过分析用户的历史订单、浏览记录、评价信息等数据，系统可以了解用户的口味偏好、饮食习惯以及消费能力等特征。例如，如果一个用户经常在工作日午餐时间点餐，且偏好经济实惠的简餐，系统可以将其归类为上班族，且具有注重性价比的消费特征。基于这些信息，系统可以推荐符合用户口味和需求的菜品。

外卖App可能会根据不同年龄段的饮食习惯和口味偏好，对菜品进行分类。例如，对于年轻人，可能会推荐更多时尚、新颖的菜品或者流行的网红菜品；对于中老年人，可能会推荐营养丰富、易消化的菜品。这种分类方式可以帮助系统根据用户的年龄快速筛选出可能感兴趣的菜品。

外卖App可以结合实时数据，如用户当前的位置、天气、时间等因素，为用户推荐适合的餐品。例如，在炎热的夏天，系统可能会向年轻用户推荐清凉爽口的饮品或沙拉；在寒冷的冬天，可能会推荐热乎乎的汤品或炖菜。这种实时个性化推荐可以提高用户的满意度和订单转化率。

外卖App可能会使用机器学习和深度学习算法来分析用户数据，预测用户的口味喜好和消费行为。这些算法可以处理大规模的用户数据，挖掘用户潜在的需求和偏好，从而提供更加的菜品推荐。

外卖App通常会鼓励用户提供反馈和评价，这些信息可以帮助系统不断优化推荐算法。如果用户对推荐的菜品不满意或者有特殊需求，如忌口、饮食健康需求等，系统可以根据这些反馈调整推荐策略，提供更加贴心的服务。

通过上述方式，外卖App可以根据用户的年龄提供个性化的菜品推荐，提高用户体验，增加用户的忠诚度和订单量。