本作の術技はシステム上、特技、導術、陣術、錬術の4種類に大別される。また、上位の術技として奥義がある。この内、錬術と奥義はFGが全快でなければ使用できず、そのほかの術技も基本的にはFG全快で使用したほうが大きな効果を得られる。本作では全ての術技がHPの回復手段を兼ねているが、各術技には異なるHP回復力が設定されており、使用者の状態が全く同じでも使う術技によってHPの回復量は異なってくる。また、各術技には異なるFGの値が設定されており、基本的に高レベルの術技ほどFGの値が高く、FGが全快になるまで時間が掛かるようになっている。特技は武器を用いた技、導術はいわゆる攻撃魔法で、どちらもFG全快でないと威力が低下する（特に導術は著しく低下する）。陣術は、戦闘フィールド上に「孤法陣」と呼ばれる円陣を発生させ、その中に入ったキャラクターに様々な効果を与える補助系統の術で、FGが全快でない状態で使用すると円陣の半径が狭くなる。錬術には使用者自身に特殊効果を付加するものが多いが、敵や自分以外の味方に効果を及ぼすものもある。錬術以外の下位の術技をある程度使い込むと、その術技から派生する奥義を修得できるようになる。各術技にはその術技から派生する奥義を1つセットすることができ、RGが一定以上蓄積した状態で、錬術以外の術技からの連携でFG全快の術技のコマンドを入力すると、その術技にセットされた奥義が発動する。このほか、前衛キャラクターと後衛キャラクターが2人1組で発動する必殺技として「秘奥義」がある。従来の作品の秘奥義とは異なり、特定の条件を満たした上で敵に止めをさせる状況（敵が残り1体、相手がボスの場合は残りHPも条件に係わる）でしか使うことができず、使用できる状況はかなり限定される。逆に、秘奥義を使えるということは、使えば確実に戦闘を終わらせられるということでもある。
『テイルズ オブ』シリーズのマザーシップタイトル（本編作品）第6作品目。公称ジャンル名は「君が生まれ変わるRPG」。キャラクターデザインはいのまたむつみ。主題歌はEvery Little Thingの「good night」。シナリオのテーマは異なる人種や民族間における共存と対立で、作中には「ヒューマ」と「ガジュマ」という対照的な特徴を持つ架空の人種が登場し、その共存と対立の姿を描いている。タイトルの「rebirth（再誕）」は「人間関係や種族関係の再構築」という意味合いで付けられた。「民族問題」というシナリオのテーマ発案は、メインシナリオを担当した平松正樹が民族間での対立が残るユーゴスラビアを旅行した経験に基づく。戦闘システムはシリーズ作品の伝統的なリニアモーションバトルシステム (LMBS) をベースに、ラインを3本に増やすことで、2Dでありながら戦闘フィールドを立体的に表現した「3ライン・リニアモーションバトルシステム (3L-LMBS) 」。従来のシステムではHPと並ぶ重要なパラメータであったTPが本作では存在しない。このほか、それまでは熱血の主人公や戦うヒロインが多かったが、今作では珍しく、主人公が無口で暗い性格であったり、ヒロインが戦闘に参加しないNPCになっている。
Mathematicaはマルチパラダイム・プログラミング言語であり、一つの問題に対して複数のアプローチを取ることが可能である。ここでは簡単な例として、最大公約数 GCD(x, y) のテーブルを作る問題を考える（ここで、1 ≤ x ≤ 5、1 ≤ y ≤ 5 とする）。これには、少なくとも次の4つのアプローチが考えられる。1. 関数型のアプローチ：In[3]:= Array[GCD, {5, 5}]Out[3]= {{1, 1, 1, 1, 1}, {1, 2, 1, 2, 1}, {1, 1, 3, 1, 1}, {1, 2, 1, 4, 1}, {1, 1, 1, 1, 5}}このアプローチは、表現が抽象的ではあるが、組み込み関数の性能を十分に引き出しており、簡潔で計算速度も速い。Array は引数として任意の関数を許容する（名前があるかどうかを問わない）ので、スロット #n を使って、& の後に対応する関数を記述することができる。したがって、上記の関数は Array[GCD[#1, #2]&, {5, 5}] とも記述できるが、Mathematicaではそれを上記のように省略してもよいようになっている。2. APL 的なアプローチ：In[5]:= Outer[GCD, Range[5], Range[[5]]Out[5]= {{1, 1, 1, 1, 1}, {1, 2, 1, 2, 1}, {1, 1, 3, 1, 1}, {1, 2, 1, 4, 1}, {1, 1, 1, 1, 5}}ここで、Outer とRange はそれぞれ APL の外積演算子とイオタ演算子に対応している。Outer も Array と同様、引数として任意の関数を許容する。3. Table を使うアプローチ：In[4]:= Table[GCD[x, y], {x, 1, 5}, {y, 1, 5}]Out[4]= {{1, 1, 1, 1, 1}, {1, 2, 1, 2, 1}, {1, 1, 3, 1, 1}, {1, 2, 1, 4, 1}, {1, 1, 1, 1, 5}}Table は任意の次元の表を作るのに使われる標準的な関数である。このアプローチは、GCD の取る引数が明示的で、直感的に理解しやすい。反面、上記1・2に比べると計算速度で若干劣る。4. 手続き型のアプローチ：In[6]:=    lst1 = {}; (* 空のリストを初期化 *)    For[i = 1, i <= 5, i++,        lst2 = {};         For[j = 1, j <= 5, j++,            lst2 = Append[lst2, GCD[i, j]]        ];         lst1 = Append[lst1, lst2]; (* 部分リストを繋ぐ。これが行となる *)    ];    lst1Out[6]= {{1, 1, 1, 1, 1}, {1, 2, 1, 2, 1}, {1, 1, 3, 1, 1}, {1, 2, 1, 4, 1}, {1, 1, 1, 1, 5}}これは C 言語や FORTRAN などで馴染み深いアプローチである。しかし、組み込み関数を使った場合（上記1~3）に比べるとコードが冗長である。また、手続き型のアプローチは計算速度が遅くボトルネックになりやすいので、注意が必要である。以上の例で見たように、Mathematicaプログラミングにおいては、組み込み関数を最大限に利用することが非常に重要である。Mathematicaの組み込み関数を有効に使うことで、問題を簡潔に表現することができる。また、Mathematicaの組み込み関数は、適切なアルゴリズムを用い、高度に最適化され、かつC言語で実装されているため、同じ機能を持つユーザー定義関数に比べて計算速度が圧倒的に速い。