時間序列模型的適用範圍涵蓋了許多領域，例如經濟學、金融學、市場營銷等。
在經濟學中，時間序列模型可以用於預測經濟增長、通貨膨脹率、失業率等經濟指標。在金融學中，時間序列模型可以用於預測股票價格、利率等金融指標。在市場營銷中，時間序列模型可以用於預測銷售量、消費者行為等。
時間序列模型的適用範圍還包括其他領域，如交通運輸、醫學等在交通運輸領域，時間序列模型可以用於預測交通量、擁堵情況等。在醫學領域，時間序列模型可以用於預測疾病擴散、病人數量等。
時間序列分析是根據系統觀測得到的時間序列數據，通過曲線擬合和參數估計來建立數學模型的理論和方法。它壹般采用曲線擬合和參數估計方法（如非線性最小二乘法）進行。
時間序列分析常用在國民經濟宏觀控制、區域綜合發展規劃、企業經營管理、市場潛量預測、氣象預報、水文預報、地震前兆預報、農作物病蟲災害預報、環境汙染控制、生態平衡、天文學和海洋學等方面。
時間序列模型用途：
1、描述：根據對系統進行觀測得到的時間序列數據，用曲線擬合方法對系統進行客觀的描述。
2、分析原因：當觀測值取自兩個以上變量時，可用壹個時間序列中的變化去說明另壹個時間序列中的變化，從而深入了解給定時間序列產生的機理。
3、預測：壹般用ARMA模型擬合時間序列，預測該時間序列未來值。
4、決策：根據時間序列模型可調整輸入變量使系統發展過程保持在目標值上，即預測到過程要偏離目標時便可進行必要的控制。