Dinamično časovno upogibanje (DTW) vključuje metodo izračuna, imenovano algoritem, za primerjavo zvokov, videa in grafike, ki so lahko podobni, vendar imajo vzorci lahko majhne razlike. Izračuni običajno oblikujejo linearno predstavitev vzorca in merijo razlike kot funkcijo časa. Različne elemente vzorca je mogoče preslikati na mrežo, da ugotovimo podobnosti, medtem ko ukazi za funkcije pogosto uporabljajo simbole za identifikacijo vsake spremenljivke. Prepoznavanje govora, na primer, včasih uporablja dinamično časovno upogibanje za ujemanje besed, tudi če so izgovorjene z različno hitrostjo ali se nekateri deli izgovarjajo drugače.
Številni programi za prepoznavanje govora uporabljajo dinamično časovno upogibanje, ker ljudje pogosto govorijo z različno hitrostjo. Določeni samoglasniki se lahko različno razglasijo, odvisno od čustev ali drugih dejavnikov. Nekateri programi lahko prepoznajo izgovorjene besede, ne glede na to, kdo govori. Zaradi tega običajno ni učinkovito seštevanje razdalj v časovnih intervalih za primerjavo zvokov. Z DTW se analizirajo različne časovno specifične točke za vsak signal; te razdalje so izračunane na mreži, ki poteka od spodaj levo proti zgornjemu desnemu.
Podobnosti v ustreznih delih dveh vzorcev je mogoče izmeriti z uporabo Levenshteinove razdalje. Črke se uporabljajo za predstavljanje sprememb med enim in drugim virom. Rešitev algoritma je običajno večje število, bolj različna sta vzorca. Ta koncept se pogosto uporablja za prepoznavanje govora, pa tudi za preverjanje črkovanja in analizo genetskega materiala.
Pri nekaterih meritvah lahko spremembe frekvence izravnajo zmožnost dinamičnega časovnega upogibanja. Signale je mogoče izračunati tako, da se njihova oblika uporablja ne glede na frekvenco. Problem lahko predstavljajo tudi modulirani signali, toda mreža, ki izračuna razdalje med odseki črt namesto točk, lahko kompenzira.
Poravnava zaporedja je na splošno matematična in za njeno popolno razumevanje je potrebno nekaj veščin računalniškega programiranja. Algoritmi za dinamično časovno upogibanje so odvisni od nekaterih osnovnih pogojev za realističen izračun razlik med zvočnimi ali vizualnimi vzorci. Če vzorec obravnavamo kot pot vzdolž mreže, algoritem pogosto sledi pravilom, na primer, da se pot ne more obrniti nazaj in da se meri korak za korakom. Poleg formata od spodnjega levega do zgornjega desnega, so meritve omejene na lokacije blizu diagonalne črte. Vrednosti, ki so prestrme ali plitke, se pogosto ne upoštevajo, ker lahko povzročijo napake pri končnem merjenju.