近幾十年來，隨著科學技術的發展和社會的進步，數學在自然科學、社會科學、工程技術和現代管理等領域得到了廣泛而深入的應用，使人們逐漸認識到建立數學模型的重要性。
數學模型是使用數學符號系統對真實系統中發生的一類實際問題或現象的（近似）描述。 但是，現實世界的問題往往比較複雜，在從現實中抽象出數學問題的過程中，必須抓住主要因素，忽略次要因素，並進行必要的簡化，這樣才能通過適當的方法解決抽象得到的數學問題。
一般而言，數學模型是根據現實世界中特定物件的獨特內在規律，根據其獨特的內在規律，對現實世界中的特定物件進行必要的簡化和假設，得到的數學結構。 具體物件設定是指我們想要研究和解決的具體問題;這裡的具體目的是指在研究特定物件時要達到的目的，如分析、控制、決策等;這裡的數學工具是指數學各個分支和某些數學軟體系統的理論和方法;這裡的數學結構包括數學關係、數學命題、圖形和圖表等。
對數學模型進行分類的方法有很多種，以下是一些常用的分類方法。
根據數學模型應用領域的不同，可分為人口模型、交通模型、經濟模型、金融模型、環境模型、生態模型、企業管理模型、城市規劃模型等。
根據用於建立數學模型的數學方法的不同，可分為初等模型、幾何模型、運籌學模型、微分方程模型、概率與統計模型、層次分析過程模型、控制論模型、灰色系統模型等。
根據建立數學模型的目的不同，可分為分析模型、優化模型、決策模型、控制模型等。
根據模型的效能特點，可分為確定性模型和隨機模型（前者不考慮隨機因素的影響，後者考慮隨機因素的影響）。離散模型與連續模型（兩者之間的區別在於描述系統狀態的變數是離散的還是連續的）;靜態模型與動態模型（兩者的區別在於：是否要考慮時間因素引起的變化）。
數學模型是理解外部世界和控制的有力工具，對數學模型的分析可以深入了解所研究物件的性質。 而數學建模則是獲取模型、求解模型、獲得結論、驗證結論是否正確的整個過程。 數學建模不僅是借助數學模型研究實際問題的有力工具，而且是從應用的角度控制已建立模型系統行為的有力工具。
特別是隨著現代計算技術等技術的飛速發展，數學建模的應用領域得到了極大的擴充套件，人們越來越意識到數學和數學建模的重要性。 學習，初步掌握數學建模的思想和方法，已成為現代社會每乙個人都應該學習的重要內容。
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