Метод аппроксимирующих моделей предназначен для решения одномерной задачи условной оптимизации (точнее говоря, одномерной задачи условной глобальной оптимизации): найти минимум одномерной, многоэкстремальной функции Ф(x), определенной в замкнутой области допустимых значений [a,b]. Идея метода состоит в построении функции, которая аппроксимирует функцию Ф(x) на интервале [a,b] (модельную функцию), поиске всех точек локального минимума модельной функции и принятии в качестве приближенного решения задачи точки, в которой модельная функция принимает минимальное значение.

Модельная функция используется в методе аппроксимирующих моделей, предназначенном для решения одномерной задачи условной оптимизации (точнее говоря, одномерной задачи условной глобальной оптимизации): найти минимум одномерной, многоэкстремальной функции Ф(x), определенной в замкнутой области допустимых значений [a,b]. Рассматриваемая функция представляет собой функцию, которая аппроксимирует функцию Ф(x) на интервале [a,b]. В качестве модельной функции обычно используется аппроксимирующий полином Лагранжа или аппроксимирующий полином Ньютона.