Различение линейных и нелинейных зависимостей в математических моделях необходимо по нескольким причинам:

• Описание реальных процессов. 13 Большинство систем в мире по своей сути нелинейны, и линейные модели работают лишь в ограниченном диапазоне значений или при определённых условиях. 1 Линейность — это скорее удобное приближение для описания реальных процессов, а не их истинная природа. 1
• Простота решения. 5 Если модель линейна, её решение — относительно простая задача. 5 Линейные модели можно разложить на отдельные простые части, решить по отдельности и сшить все решения в одно на последнем шаге. 5
• Сложность исследования. 5 Как только в модели учитывают хотя бы одну нелинейную зависимость между параметрами и переменными, модель в целом становится нелинейной, и её исследование становится очень сложной задачей. 5 Не существует готовых алгоритмов действий, позволяющих гарантированно найти все существующие решения произвольной нелинейной модели или показать, что решений нет. 5
• Точность модели. 1 Выбор между линейным и нелинейным подходом — это всегда компромисс между простотой интерпретации и точностью модели. 1 Если линейная модель даёт удовлетворительные результаты, усложнение может не принести пропорциональной выгоды. 1