統計モデル構築において、変数間の関係を表す相関行列は異なる相関構造に分類され、推定に必要なパラメータの数などの要因によって区別される。例えば、確率変数が交換可能な相関行列では、変数同士のあらゆるペアが同じ相関を持つものとしてモデル構築されるため、行列の対角以外の成分は全て互いに等しくなる。一方、尺度は時間的に密接している場合に相関が大きくなりがちなので、変数が時系列を表す場合はしばしば自己回帰行列が使用される。
探索的データ解析の相関図は相関行列を置き換えたダイアグラムで出来ており、そこでは「顕著な」相関が実線（正の相関）または点線（負の相関）で表されている。
最近傍相関行列.
一部の応用(例えば、部分的に観測されたデータだけでデータモデルを構築する)において、相関を近似的に表す行列からそれに最も近い相関行列（例えば、計算方法が原因で通常は半正値の条件を満たさない行列）を見つけたい人もいる。
これが主題への関心を巻き起こし、その後数年間で新たな理論的成果（例えば、因子構造を用いた近傍行列の算出）や数理上の成果（例えば、最近傍相関行列を算出するためにニュートン法を用いる）が得られた。
確率過程の無相関と独立.
よくある誤解.
相関と因果.
子供の年齢と身長との相関関係はだいぶ因果関係が透明であるが、ヒトの気分と健康との相関関係はそこまでとはいえない。慣用句で「病は気から」とあるが、病気に罹る・罹らないは我々の気分次第なのか？ 健やかな気分は健康をもたらすのか？ 健康は健やかな気分をもたらすのか？ 何か別の要因が両者の根底にあるのではないか？。 相関関係を因果関係の証拠として採用することは可能だが、どんな相関関係があったとしても因果関係が何であるかを示すことはできない。
単純な線形相関.