Асимптотическое поведение функций используется в компьютерных алгоритмах для оценки производительности. 35 Асимптотический анализ позволяет определить, как быстро растёт время работы алгоритма или объём занимаемой им памяти с увеличением размера входных данных. 14

Например, при поиске элемента в отсортированном массиве линейный поиск просматривает весь массив в поисках искомого элемента. 1 Такой алгоритм имеет линейный порядок роста. 1 Бинарный поиск использует тот факт, что массив уже отсортирован. 1 У него логарифмический порядок роста. 1 При малых размерах входного массива линейный поиск на быстром компьютере будет работать быстрее бинарного на медленном. 1 Однако с увеличением размера входного массива бинарный поиск будет быстрее, невзирая на то, что он выполняется на медленном компьютере. 1

Знание асимптотики поведения функции трудоёмкости алгоритма даёт возможность делать прогнозы по выбору более рационального с точки зрения трудоёмкости алгоритма для больших размерностей исходных данных. 4