パスポート、請求書、銀行取引明細書、レシート、名刺、メール、データや文書の印刷物など、紙に記載されたデータをデータ入力する手法として広く使われ、紙に印刷された文書をデジタイズし、よりコンパクトな形で記録するのに必要とされる。さらに、文字コードに変換することでコグニティブコンピューティング、機械翻訳や音声合成の入力にも使えるようになり、テキストマイニングも可能となる。研究分野としては、パターン認識、人工知能、コンピュータビジョンが対応する。
初期のシステムは特定の書体を読むための「トレーニング」が必要であった（事前にその書体のサンプルを読ませることを意味する）。現在では、ほとんどの書体を高い識字率で変換することが可能である。いくつかのシステムでは読み込まれた画像からそれとほぼ同じになるようフォーマットされた出力（例えば、ワードプロセッサのファイルのようなもの）を生成することが可能であり、中には画像などの文書以外の部分が含まれていても正しく認識するものもある。
歴史.
視覚障害者向けの活用.
応用分野.
OCR エンジンは、領収書 OCR、請求書 OCR、小切手 OCR、法定請求伝票 OCR など、分野固有の さまざまなOCR アプリケーション向けに開発されている。
応用分野の例は以下の通り。
種類.
OCR は通常、静的文書をオフラインで分析するプロセスである。オンライン OCR API サービスを提供するクラウド ベースのサービスも利用可能である。単にグリフや単語の形の分析だけでなく、文字の部位が描かれる順序、方向、ペンを下ろして持ち上げるパターンなどの動きを捉える筆順分析は、手書き文字認識へ追加情報として使うことで、認識をより正確に行うことができる。この技術は「インライン文字認識」「動的文字認識」「リアルタイム文字認識」および「インテリジェント文字認識」とも呼ばれている。
技術.
事前処理.
OCRソフトウェアは、多くの場合、認識率を高めるために画像を「事前処理」する。使われている技術は次の通りである。
テキスト認識.
反復 OCR と呼ばれる新しい手法では、ページ レイアウトに基づいて文書を自動的にセクションに切り取る。OCR は、ページレベルの OCR 精度を最大化するために、可変文字信頼レベルのしきい値を使用してセクションに対して個別に実行される。