Estos analisis se utilizan cuando existe una variable que varía en función del tiempo, muchos de esos análisis han sido desarrollados ampliamente en diciplinas como le econometría para determinar la evolución de una variable económica, pero su aplicación es amplia en un sin número de actividades. Las ciencias ambientales registran variables relacionadas a la contaminación (e.g. material particulado) para determinar y predecir eventuales situaciones de riesgo. Otras ciencias registran la temperatura, la abundancia, la concentración de algún gas, etc. Incluso hoy en dia, las marcas dejadas por los visitantes a sitios web. Todas esta aplicaciones son analizadas utilizando herramientas provenientes del mundo de las series de tiempo.
Las aplicaciones de los análisis de series temporales es muy amplia, tanto en el modelamiento, como en la prediccion de variables y su relación entre ellas. Los modelos, ARMA, ARIMA, ARIMAX, son los más comunes, pero tambien existe una amplia gama de posibllidades que ayudan a indentificar modelos. Cuando no es posible en muchos casos un modelamiento bajo las condiciones paramétricas, es necesario el modelamiento utilizando módelos no paramétrico, para así lograr predecir la variable de interés. Un ejemplo es el modelo Holt-Winters apliamente usado para predecir series de tiempo cortas.
