ラムダ計算のモデルを見つける上で大切なことは、（半順序集合上で）これらの関数のみを考慮することである。 こうした関数は、最小不動点をもつことが知られている。 これらの関数の集合に適切な順序が与えられたものもこの理論の意味で「領域」ではあるが、あらゆる可能な関数ではなく、その部分集合へ制限することにも別の大きな利点がある。 そうした場合、それ自体の関数空間を含むような領域、すなわち関数自身を適用することのできる関数が得られる。
こうした望ましい特性に加えて、領域理論は直観的な解釈に訴えることも可能にしている。 上述のように、計算の領域は常に半順序が与えられている。 この順序は情報あるいは知識の階層を表現している。 この順序でより大きな要素は、より詳しく定められており、より多い情報を含んでいる。 より小さな要素は、不完全な知識、あるいは途中結果を表現している。
このとき計算は、結果を改善するために領域の要素に繰り返し単調関数を適用することとしてモデル化される。 不動点に達することとは計算が完了することである。 領域が、こうした概念に対する優れた枠組みを与えているのは、それに単調関数の不動点が存在することが保証されており、制限を追加すれば、下側から近似できるからである。
形式的定義のための手引き.
収束していく仕様としての有向集合.
すでに述べたように、領域理論は計算の領域をモデル化するのに半順序集合を取り扱う。 目標は、このような順序集合の要素を「情報の断片」あるいは「計算の（部分的）結果」として解釈することである。 そこでは、この順序でより大きな要素は、それ以下の要素の情報を矛盾しない方法で拡張したものとなる。 ここでこの単純な直観的解釈からすでに、領域は多くの場合、最大元を持っていないことがわかる。 最大元を持つことは、領域の「すべて」の要素の情報を含むというあまり面白くない状況にあたる要素が存在することを意味するからである。