スパムメールが持つ特有の単語などを文章から認識して、あるメールがスパムかそうでないかを自動的に判断、スパムであれば即座に分離するというスパムフィルタ機能を持ったソフトウェアが実用化されている。こうした判断を支えている手法の一つがベイズ推定という統計手法であり、これを利用した判別ソフトウェアはベイジアンフィルタと呼ばれる。また、最近では、その分離性の良さとパラメータ調整の容易さから、ロジスティック回帰も用いられるようになってきている。スパムメールを収集して、そのフィンガープリントをデータベース化する手法も用いられている。収集の方法としてはISPにハニーポット（おとり）を準備して収集する方式がある。また、コミュニティからのフィードバックによるコラボレーション型スパムフィルタという手法もオープンソースや商用フィルターにも使われている。スパムメールは短期間に新種が現れるので、これらのデータベースにも同様のリアルタイム性が要求される。
受信サーバに実装したもの、電子メールクライアントに実装したものなどいくつかの段階で使用可能で、また精度も非常に高い。
また、携帯電話メールでは、改正前の特定電子メール法で題名に必須だった「未承諾広告※」などのメール受信を拒否したり、ドメイン名（送信元のリモートホスト）を指定しての受信などのフィルタリング機能を網内に持つようになった。
プロバイダによるフィルタリングの対策.
メールソフトによっては件名に「特定の語句」を含むメールを指定したフォルダに移動させ、またはサーバから即座に削除させるなどの処理も可能であるため、大量のスパムを受信する手間が抑制できる。
プロバイダによるフィルタリングの例
宛先不明のメールのリレーを受け付けないサーバ.
社会的な取り組み.
アメリカ合衆国.
日本.
その他.
誤検知の問題.
スパムメール防止技術で特に大きな問題となるものとして擬陽性がある。ここでいう擬陽性とは、スパムメールでないメールがスパムメールと判定されたり、善良な企業のIPアドレスがスパムメール送信者のアドレスとして登録されたり認識されることを意味する。擬陽性が発生すると重要なメールが紛失することになるので大きな損失に繋がる可能性がある。フィルタリング技術は、スパムの検出率の向上よりも擬陽性を限りなく小さくするようにされているのが一般的である。