Метод наименьших квадратов (МНК) не используется для приблизительного решения неравенств, но вот в чём его суть в общем виде:

Пусть некоторая функция приближает экспериментальные данные. 2 Чтобы оценить точность приближения, вычисляют разности (отклонения) между экспериментальными и функциональными значениями. 2 Так как разности могут быть и отрицательны, отклонения в результате суммирования будут взаимоуничтожаться. 2 Поэтому в качестве оценки точности приближения принимают сумму модулей отклонений. 2

Однако на практике получил распространение метод наименьших квадратов, в котором возможные отрицательные значения ликвидируются не модулем, а возведением отклонений в квадрат. 2 После этого подбирают такую функцию, чтобы сумма квадратов отклонений была как можно меньше. 2

МНК может использоваться для «решения» переопределённых систем уравнений (когда количество уравнений превышает количество неизвестных), для поиска решения в случае обычных (не переопределённых) нелинейных систем уравнений, для аппроксимации точечных значений некоторой функции. 5