Les délais de modélisation par les méthodes classiques sont souvent considérables, du fait de la nécessité qu'il y a à comprendre tous les phénomènes mis en jeu et leur articulation. Or, pour certains problèmes, on ne souhaite pas comprendre les phénomènes, mais simplement les prévoir. Dans ce cas, une approche pragmatique de modélisation est non seulement suffisante, mais intéressante car elle permet une réactivité plus importante. Ultérieurement, l'outil de modélisation peut être utilisé pour servir de base à une modélisation plus classique.

Aujourd'hui, les outils de modélisation rapide sont issus des domaines de la statistique, du traitement de données, du traitement du signal. Ils permettent de modéliser des processus fortement non linéaires à l'aide de techniques telles que les réseaux de neurones.

Les processus pouvant être ainsi modélisés sont multiples, depuis le process de fabrication, jusqu'à un phénomène physique naturel, en passant par le comportement économique ou financier d'une entité.