lidir veya bilgisayarlı hesaplama alanında çalışılan başka bir uğraş ile birlikte anılmaktadır."

İlk kez Edsger Dijkstra tarafından formüle edilmemiş olmasına rağmen sıklıkla Dijkstra'ya atfedilen bir alıntıda kendisi bilgisayar bilimi için "teleskop ile kozmoloji ne kadar ilintiliyse, bilgisayar ile bilgisayar bilimleri de aynı şekilde ilintilidir." sözlerini belirtmektedir.Bilgisayarların, bilgisayar sistemlerinin tasarımı ve yerleştirilmesi genel olarak bilgisayar bilimleri dışındaki disiplinler olarak düşünülür. Örneğin, ticari bilgisayar sistemlerinin incelenmesi ve konuşlandırılmasına genellikle bilgi teknolojisi veya bilgi sistemleri denirken, bilgisayar donanımının çalışması genellikle bilgisayar mühendisliğinin bir parçası olarak düşünülür. Bununla birlikte, bilgisayar bilimi ile çeşitli disiplinler arasında ciddi bir etkileşim söz konusudur ve akademik çevrelerce göz ardı edilmemesi gerektiği düşünülmektedir.Bu nedenle bilgisayar bilimi araştırmaları; felsefe, bilişsel bilim, dil bilimi, matematik, fizik, biyoloji, istatistik ve mantık gibi diğer disiplinleri de sıklıkla kesiştirir.

Bilgisayar bilimleri ve etkileşimde bulunduğu disiplinler hakkında bazı gözlemciler, örneğin hesaplama alanının matematiksel bir bilim olduğunu savunarak,bilgisayar bilimlerinin birçok bilimsel disiplinden ziyade matematikle daha yakın bir ilişki kurduğunu düşünüyordu.Erken bilgisayar bilimi Kurt Gödel ve Alan Turing gibi matematikçilerin çalışmalarından büyük ölçüde etkilenmiştir ve matematiksel mantık, kategori teorisi, alan teorisi ve cebir gibi alanlar göz önünde bulundurulduğunda bilgisayar bilimi ve matematik arasında bilgilerin yararlı bir şekilde değişimi açıkça görülmektedir.

Bilgisayar bilimi ve yazılım mühendisliği arasındaki ilişki ise tartışmalı bir konudur."Yazılım mühendisliği" teriminin ne anlama geldiği ve bilgisayar biliminin nasıl tanımlandığına dair anlaşmazlıklar nedeniyle karışıklığa neden olur. Diğer mühendislik ve bilim disiplinleri arasındaki ilişkiden bir ipucu alarak David Parnas, yazılım mühendisliğinin temel odağının pratik nitelikli amaca ulaşmak için spesifik hesaplamalar dizayn etmek olduğunu, bilgisayar biliminin odak noktasının ise genel olarak hesaplama ve onun özelliklerini incelediğini iddia etti. Bu iki alanların ayrı ama birbirini tamamlayıcı disiplinler oldukları düşünülmekteydi.

Bilgisayar biliminin akademik, politik ve finansman yönleri, bu bölümün matematiksel bir vurguyla veya bir mühendislik vurgusu ile oluşup oluşmadığına bağlıdır. Matematik ağırlıklı ve sayısal oryantasyona sahip bilgisayar bilimleri bölümleri, sayısal bilimlerle uyum sağlamayı yani entegrasyonu esas almaktadırlar.Mühendislik ya da matematik ağırlıklı bilgisayar bilimleri bölümlerinin her ikisi de kendi alanlarına eğitici nitelik kazandırmak için diğer bilimlerle bağlantı kurmak ve disiplinler arası bir eğitim modeli yaratmak için çaba harcamaktadırlar.

Birtakım bilgisayar bilimcisi, bilgisayar bilimlerini üç ayrı paradigmaya ayırmak için fikir beyan ettiler. Peter Wegner, bu paradigmaların bilim, teknoloji ve matematik olduğunu savundu. Peter Denning'in çalışma grubu ise, bu paradigmaların teori, soyutlama (modelleme) ve tasarım olduğunu savundu. Amnon H. Eden ise "rasyonalist paradigma" (bu yaklaşım teorik bilgisayar bilimlerinde yaygın olarak kullanılan tümdengelim gibi konuların matematik kökenli olmasından dolayı bilgisayar bilimini matematiğin bir branşı olarak kabul etmektedir.) "teknokratik paradigma" (mühendislik yaklaşımlarını, belirgin olarak yazılım mühendisliğini bilgi işlem teknolojilerinde esas alma ve toplumda statülendirme) ve "bilimsel paradigma" (yapay zekânın bazı dallarında tanımlanabilen bilgisayarlarla ilgili çalışmalara doğal bilimin ampirik bakış açısıyla yaklaşmaktadır.) ayrımlarından bahsetmiştir.

Bilgisayar bilimi, bir disiplin olarak, algoritmaların teorik çalışmalarından hesaplama ve hesaplama sınırları çalışmalarına, donanım ve yazılım alanlarında bilgisayar sistemlerinin uygulanmasına ilişkin pratik ve teorik olmak üzere bir dizi konuyu kapsar. Computing Sciences Accreditation Board (Computing Sciences Akreditasyon Kurulu) olarak adlandırılan ve Computing Machinery Association (ACM) ve IEEE Computer Society (IEEE CS) temsilcilerinden oluşan CSAB, bilgisayar disiplininde önemli olduğunu düşündüğü dört alanı şöyle tanımlamaktadır:

Bilgisayar bilimi:

1)hesaplama teorisi

2)algoritmalar ve veri yapıları

3)programlama metodolojisi ve dilleri

4)bilgisayar elemanları ve mimarisi

CSAB ayrıca, bilgisayar bilimlerinin önemli alanları olarak; yazılım mühendisliği, yapay zekâ, bilgisayar ağı ve iletişim, veritabanı sistemleri, paralel hesaplama, dağıtık hesaplama, insan-bilgisayar etkileşimi, bilgisayar grafikleri, işletim sistemleri ve sayısal ve sembolik hesaplama gibi alanları tanımlamaktadır.

Teorik bilgisayar bilimleri, matematiksel ve soyut olarak özetlenebilir, ancak motivasyonunu pratik ve günlük hesaplamalardan almaktadır. Amacı, hesaplamanın doğasını anlamak ve bu anlayışın bir sonucu olarak daha etkili metodolojiler geliştirmektir.Günümüzde matematiksel, mantıksal, standart kavram ve yöntemleri izah eden tüm makaleler, motivasyonlarının kaynağı olarak bilgisayar bilimi uygulamalarını net bir şekilde belirtip belirtmemesi ölçütünde kabul görmektedirler.

Peter Denning'e göre, bilgisayar bilimi altında yatan temel soru "Ne, verimlilik sağlayacak biçimde otomatikleştirilebilir?" Hesaplama teorisi, nelerin hesaplanabileceği ve bunları gerçekleştirmek için ne kadar kaynak harcanacağı gibi temel sorulara cevap vermeye odaklanmıştır.Birinci soruyu cevaplamak için, hesaplanabilirlik teorisi hesaplamanın çeşitli teorik modellerinde hangi hesaplama problemlerinin çözülebileceğini inceler. İkinci soru, çok sayıdaki hesaplama problemlerini çözmeye yönelik farklı yaklaşımlarla ilişkili zaman ve mekan maliyetlerini inceleyen hesaplama karmaşıklığı teorisi tarafından ele alınmaktadır.

"Millennium Prize Problems" problemlerinden biri olan Ünlü P = NP? problemi , hesaplama teorisinde hala açık ve çözülememiş bir sorundur.

Bilgi teorisi, bilginin nicelleştirilmesi ile ilgilidir. Bu teori, veri sıkıştırması,verilerin depolanması ve iletilmesi gibi sinyal işleme operasyonlarının temel sınırlarını bulmak için Claude Shannon tarafından geliştirildi. Kodlama teorisi, kodların özelliklerinin incelenmesi (bilgileri bir formdan diğerine dönüştürmek için kullanılan sistemler) ve bunların belirli bir uygulama için uygunluğunu inceler. Kodlar veri sıkıştırma, şifreleme, hata algılama ve düzeltme ve daha yakın zamanda ağ kodlaması için de kullanılır. Kodlar, etkin ve güvenilir veri iletim yöntemleri tasarlamak amacıyla incelenir.

Algoritmalar ve veri yapıları, yaygın olarak kullanılan hesaplama yöntemlerinin ve bunların hesaplama verimliliğinin incelenmesidir.

Programlama dili teorisi, programlama dillerinin tasarımı, uygulanması, analizi, karakterizasyonu ve sınıflandırılması ile tekil özellikleri ele alan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Hem matematiğe, hem yazılım mühendisliğine hem de dil bilimine bağlı olan bu alan bilgisayar biliminin disiplini içine girmektedir. Çok sayıda akademik dergisi bulunan etkin bir araştırma alanıdır.

Biçimsel yöntemler, yazılım ve donanım sistemlerinin spesifikasyonu, geliştirilmesi ve doğrulanması için matematik temelli bir tekniktir. Yazılım ve donanım tasarımı için biçimsel yöntemlerin kullanılması, diğer mühendislik disiplinlerinde olduğu gibi, uygun matematiksel analizlerin yapılması sayesinde geliştirilmekte olan bir tasarımın sağlamlığına ve güvenilirliğine katkıda bulunabileceği beklentisinden kaynaklanmaktadır. Yazılım mühendisliği için, özellikle emniyet veya güvenlikle ilgili önemli teorik bir temel oluşturmaktadır. Biçimsel yöntemler, hataları önlemeye yardımcı olduklarından ve sınama için bir çerçeve oluşturabildiklerinden, yazılım testi için kullanışlı bir yardımcıdır. Endüstriyel kullanım için ise takım desteği gereklidir. Bununla birlikte, biçimsel yöntemleri endüstride kullanmanın yüksek bedelinden ötürü,kullanım alanı genellikle güvenlik veya güvenliğin çok önemli olduğu, yüksek bütünlük gerektiren kritik yaşam sistemleri vb. alanların geliştirilmesi gibi uygulamalarla sınırlıdır. Biçimsel yöntemler en temel teorik bilgisayar bilimi konularının, özellikle mantık hesapları, biçimsel diller, otomata teorisi ve program semantiği gibi oldukça geniş bir çeşitliliğin uygulanması olarak tanımlanır; aynı zamanda, yazılım ve donanım özelliklerinde sorunların üstesinden gelmek için programlama dillerindeki tip sistemleri,cebirsel veri türleri ve doğrulama vb. alanları kullanmaktadır.

Uygulamalı bilgisayar bilimi, gerçek dünya problemlerini çözmede doğrudan kullanılabilecek bazı bilgisayar bilimi kavramlarını araştırmayı, tanımlamayı, modellemeyi ve geliştirmeyi amaçlamaktadır.

Yapay zekâ (Artifical Intelligence), insanlarda ve hayvanlarda bulunan problem çözme, karar verme, çevresel uyarlama, öğrenme ve iletişim gibi hedef odaklı süreçleri sentezlemeyi amaçlamaktadır veya bunları sentezlemek zorundadır. Sibernetik ve Dartmouth Konferansı'ndan (1956) sonra,nitelikli bir yapay zekâ araştırması için; matematik, sembolik mantık, göstergebilim, elektrik mühendisliği, zihin felsefesi, nörofizyoloji ve sosyoloji gibi uzmanlık alanları üzerine muhakkak disiplinler arası bir araştırma yapılması gerektiği sonucuna varılmıştır.Yapay zekâ, popüler düşüncede robotik gelişme ile ilişkilidir, ancak pratik uygulamada genelleştirilmesi ya da tanımlanması "hesaplama anlayışı gerektiren yazılım geliştirme alanlarında kullanılan gömülü bir bileşen" olmuştur.Yapay zekânın başlangıç ​​noktası 1940'ların sonunda, Alan Turing'in "Bilgisayarlar düşünebilir mi?" sorusudur ve Turing testi hala insan-istihbarat ölçeğindeki bilgisayar çıktılarını değerlendirmek için kullanılsa da, soru hala etkili bir şekilde cevaplanmamıştır. Ancak, karmaşık formdaki gerçek dünya verilerini içeren bilgisayar uygulaması alanlarında; insan gözlemi ve müdahalesinin yerini alması nedeniyle değerle