1.按照模型的应用领域分：人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、城镇规划模型、水资源模型、再生资源利用模型、污染模型；
2.按照建立模型的数学方法分：初等模型、几何模型、微分方程模型、统计回归模型、数学规划模型；
3.按照模型的表现特性分：确定性模型和随机性模型、静态模型和动态模型、线性模型和非线性模型、离散模型和连续模型；
4.按照建模目的分：描述模型、预报模型、优化模型、决策模型、控制模型等。
―般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类，一类是机理分析方法，一类是测试分析方法。
机理分析是根据对现实对象特性的认识，分析其因果关系，找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义，模型准备首先要了解问题的实际背景，明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象，数据等，尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型，总之是做好建模的准备工作。
情况明才能方法对，这一步一定不能忽视，碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教，尽量掌握第一手资料，模型假设根据对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的，合理的简化，用精确的语言做出假设，可以说是建模的关键一步。
优化模型、微分方程模型、稳定性分析模型、代数模型、图论模型、动态规划模型、随机模型、决策与对策模型。
数学模型的历史可以追溯到人类开始使用数字的时代。
随着人类使用数字，就不断地建立各种数学模型，以解决各种各样的实际问题。
对于广大的科学技术工作者对大学生的综合素质测评,对教师的工作业绩的评定以及诸如访友，采购等日常活动，都可以建立一个数学模型，确立一个最佳方案。
建立数学模型是沟通摆在面前的实际问题与数学工具之间联系的一座必不可少的桥梁。