自然言語処理の分野における主要なテーマのひとつであり、機械翻訳やかな漢字変換など応用も多い（もちろん、かな漢字変換の場合は入力が通常の文と異なり全てひらがなであり、その先に続く文章もその時点では存在しないなどの理由で、内容は機械翻訳の場合とは異なったものになる）。
もっぱら言語学的な観点を主として言語学で研究されている文法にもとづく解析もあれば、コンピュータ上の自然言語処理としてコンピュータでの扱いやすさに主眼を置いた解析もある。以下は後者のためのツールを用いた例で、「お待ちしております」という文を形態素解析した例である （「茶筌」を使用した）。
自然言語以外の場合では、プログラミング言語などの場合は字句解析が相当する。
英語の形態素解析の手法.
英語の文は日本語とは異なり、予め単語と単語の区切りがほとんどの箇所で明確に示される。このため、単語分割の処理は日本語の場合ほど複雑である必要はなく、簡単なルールに基づく場合が多い。
日本語の代表的な形態素解析の手法.
英語の場合と異なり、文節を得るのが目的となることが多い。大まかに言えば文から切り出した単語が属する品詞を辞書（自然言語処理用の）を用いて調べていき、結果得られた並びから正しく文節が構成される並びであるものを正解であるとするといったような方法を取る。
規則による形態素解析.
前提として、漢字で書かれた部分は基本的に切り分けず、そこが自立語（あるいは自立語の語幹）になると想定している。従って、漢字で書かれた自立語の辞書（テーブル）は持たない。このとき使われるテーブルには、次のものがある。
確率的言語モデルによる形態素解析.
昨今の日本語や英語などの形態素解析では統計的な手法が利用される。主な手法に「ラティス上の経路予測」と「点予測」が存在する。
いずれの手法でも、ある特定の言語の全世界における全文章データを元にモデルを作成することは事実上不可能であるし、さらに、そもそも文章化されたデータからモデルを学習したとしても、それが元となる文章の解析には最適であるものの、それ以外の（たとえばモデルから見ればまったく手付かずで未知の、今から解析しようとする）文章には適しているかどうかは保証が無い事などから次の節で述べるような問題も発生する。
日本語の形態素解析における諸問題.
単語の境界判別の問題.