コンピュータは有限個の素子からできていて一般には無限の自由度は扱えないので、本来は連続無限の自由度を持つ問題に対して何らかの近似を導入することにより有限の自由度の問題として定式化する作業のことを問題の離散化という。
たとえば微分方程式は独立変数も従属変数も連続量であるが、それに対して計算点として有限個の分点を代表として選び、微分方程式中の微分を差分で近似して置き換える「差分近似」を行うと、それにより元の微分方程式とは異なる有限個の自由度に対する差分方程式が得られる。差分方程式はテイラー展開の剰余項を微小であると仮定して無視する近似から得られるものであるから、通常その解は元の微分方程式の解には一致しない。このように離散化近似によって得られる近似解の持つ元の方程式の真の解に対する誤差のことを離散化誤差という。この種類の誤差を減らすためには、より高次の離散化近似方法をとる、近似に用いる自由度（計算点の個数）をより多くするなどの方法がある。（なお微分方程式の離散化の方法は差分法だけではなくて、問題の性質や近似手法に応じてさまざまなものが開発・研究されている。）
モデリング誤差.
上述までの誤差は、与えられたモデルを「正しく」解いているか、という観点からの誤差であるが、その対立概念として、元の基礎方程式に関して、「正しい」式を解いているか、という問題がある。例えば非線形現象を線形近似することなどがこれに相当する。これは数値解析というより、元の問題が属する科学分野の問題ではあるが、基礎方程式が誤っている（実現象のモデルとして不適切である）場合には上述の誤差を減らしても解が実現象を正しく表すとは限らないため、解の誤差評価をする際には必ず検討しなければならないことである。この検証過程では定式化や仮説における誤り、モデルの適用限界などに対する考察が必要になる。
数値的安定性と良条件性.