V financah se uporablja večkratna diskriminantna analiza (MDA) za razvrščanje vrednostnih papirjev v sorodne skupine za nadaljnjo analizo. Ta statistična tehnika stisne varianco ali razdaljo nabora podatkov od srednje vrednosti, hkrati pa ohranja pomembne informacije, ki jih je mogoče preučiti z drugimi metodami. Na primer, večkratna diskriminantna analiza se lahko uporabi za vrsto vrednostnih papirjev, da se ugotovi članstvo v obvladljivem številu povezanih skupin. Obnašanje med temi skupinami se nato lahko preuči z drugimi statističnimi metodami.
Pri izbiri posameznega vrednostnega papirja ali sestavljanju portfelja je mogoče izvesti številne analize. Natančnost analize je lahko oslabljena, če je treba hkrati upoštevati več spremenljivk. Z uporabo večkratne diskriminantne analize lahko vrsto podatkov konsolidiramo v tri ali več skupin, povezanih z enim ali več spremenljivimi dejavniki. Elementi, okoli katerih so bile skupine oblikovane, so dejansko izločeni iz obravnave, medtem ko so ostali podatkovni odnosi ohranjeni.
Nabor vrednostnih papirjev lahko MDA razdeli v več skupin glede na cenovno pravilo, ki ga analitik opredeli kot pomembno. Obnašanje teh skupin bi lahko nato preučili glede na druge dejavnike, kot je pretekla uspešnost, ne da bi morali upoštevati ceno kot spremenljivko. Preveriti je mogoče več spremenljivih dejavnikov in preučiti medsebojno delovanje med sorodnimi skupinami. Pogosto je cilj takšne analize ustvariti Markowitz učinkovit portfelj.
Po teoriji je Markowitz učinkovit portfelj tisti, ki dosega najvišjo stopnjo donosa za določeno količino tveganja. Nadaljnja prizadevanja za zmanjšanje tveganja bi povzročila upad donosov; poskusi povečanja donosa bi povzročili nesorazmerno povečanje tveganja. Za uresničitev tega cilja je potrebna analiza celotnega portfelja in ne uspešnosti posameznih vrednostnih papirjev. Multipla diskriminantna analiza je pomembno orodje pri izvajanju te vrste statistično zasnovane portfeljske teorije.
Drug model, ki obsežno uporablja večkratno diskriminantno analizo, je Altman Z-Score. To je formula za napovedovanje verjetnosti, da bo podjetje v bližnji prihodnosti šlo v stečaj. Z-Score temelji na analizi petih različnih finančnih razmerij. Vsako edinstveno razmerje omogoča drugačen vpogled v finančno zdravje podjetja. Kombinirana analiza teh razmerij in posledičnega Z-Score se je izkazala za 72 % natančno pri napovedovanju stečaja podjetja dve leti pred vložitvijo zahtevka za zaščito.