Odkrivanje anomalij je avtomatiziran proces, ki identificira podatke, ki ne sodijo v niz ali vzorec. Podatki, ki se ne ujemajo, so lahko znak težave s sistemom in v velikih tokovih podatkov uporabniki morda ne bodo mogli zaznati anomalije. Avtomatski sistem ga lahko identificira, zbira informacije in ustvari poročilo. Nekateri sistemi so lahko opremljeni tudi za ukrepanje, če je anomalija prepoznavna težava in potrebuje nekakšen odziv sistema za zaščito sistema ali uporabnikov.
Anomalije se lahko pojavijo iz več razlogov. Ena je napaka v sistemu, ki povzroči generiranje popačenih, nepopolnih ali poškodovanih podatkov. Sistem ima lahko tudi odstopanja podatkov zaradi vdora, kjer so podatki lahko injekcija iz drugega vira ali virus, ki se širi v sistemu. Goljufije lahko povzročijo tudi anomalije v računalniškem sistemu.
Z vidika sistemske arhitekture in varnosti je odkrivanje anomalij dragoceno orodje. Samodejno skeniranje lahko prepozna in blokira številne napade, še preden se uporabnik sploh zave, in to lahko naredi celoten sistem veliko varnejši. Ne glede na to, ali so napake posledica notranje težave ali zunanjega napada, jih je treba čim prej prepoznati in odpraviti. Če sistem naleti na anomalijo in ne ve, kako se odzvati, lahko pošlje poročilo skrbniku sistema v nadaljnje ukrepanje.
Pomembno je lahko tudi odkrivanje goljufij. Zavarovalnice in druge organizacije lahko izvajajo preglede za odkrivanje anomalij na zahtevkih in poročilih, da ugotovijo, ali katera izstopa ali se zdi nenavadna. To jim lahko pomaga prepoznati očitne primere goljufije. Podobno banke in druga finančna podjetja uporabljajo odkrivanje anomalij za varnost. Če se na primer 90-letna oseba z zelo stabilno bančno zgodovino nenadoma začne nenavadno obnašati, lahko sistem za odkrivanje anomalij to označi in nakaže sum kraje identitete.
Odkrivanje anomalij je tudi uporabno orodje v znanosti. Raziskovalci lahko s tem orodjem v vzorcu odkrijejo pokvarjene mikroorganizme, DNK in druge izmuzljive dele zanimivih podatkov. To jim lahko pomaga prepoznati vir zdravstvene težave, izslediti in odstraniti nečistoče v vzorcu ter opraviti druga opravila. V epidemiologiji, na primer, avtomatizirani programi skenirajo poročila zdravstvenih ustanov, da odkrijejo odstopanja, ki bi lahko bili opozorilni znaki nastajajoče epidemije, in lahko izdajo opozorila raziskovalcem in uradnikom za javno zdravje, če se odkrije kaj nenavadnega.