通常用於預測時間序列數據的未來值，如股票價格、氣候變化等。時間序列預測通常使用統計學方法建立時間序列模型，如ARIMA(自回歸移動平均模型)和ETS(指數平滑模型)。
Arima模型稱為差分自回歸移動平均模型:arima模型是70年代初由box和Jenkins提出的壹種著名的時間序列預測方法，因此也被稱為box-jenkins模型和box-Jenkins方法。