广义地说，一切数学概念÷数学理论体系、方程式和算法系统都可以称为数学模型；各种数学分支也都可以看作数学模型，
狭义的数学模型的含义：
（1）数学模型是指解决实际问题时所用的一种数学框架。
（2）数学模型是指对于现实世界的一个特定对象，为了一个特定目的，根据其特有的内在规律作出一些必要的简化假设，并运用适当的数学工具得到的一个数学结构。
（3）数学模型不同于一般的模型， 它是用数学语言模拟现实的一种模型，即把一个实际问题中某些事物的主要特性、主要关系抽象成数学语言，近似地反映客观事物的内在联系与变化过程。
数学模型的分类：
按照不同的分类标准， 数学模型有如下分类：
（1）按模型的应用领域分为：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、水资源模型、城市规划模型、生产过程模型等。
（2）按建立模型所采用的方法分为：初等数学模型、几何模型、微分方程模型、图论模型、马氏链模型、规划论模型等。
（3）按模型的特性分为：确定性模型＆随机性模型÷静态模型＆动态模型、离散模型＆连续模型等。
（4）按建模的目的分为：描述模型、仿真模型、预报模型、优化模型、决策模型、控制模型等。同一个对象，由于建模目的不同，可以有不同的模型。
（5）按对模型结构＆参数的了解程度分为：白箱模型（模型结构＆参数都是已知的）、灰箱模型（模型结构已知但参数未知）、黑箱模型（模型结构＆参数均未知）。
数据建模是指根据具体问题，在一定的假设下找出解决这个问题的数学框架， 求出模型的解，并对它进行验证的全过程。
由上可知，数学建模是一个“迭代”的过程，每次“迭代”包括建模准备、简化假设、明确变量与参数、形成数学框架、用解析法或数值法求出模型的解，对求解所得结果进行解释分析与验证。如其符合实际，可交付使用。如其与实际不符，需对假设做出修改，进入下一个迭代， 即：准备——》假设——》建模——》求解——》分析——》检验——》应用。