Diskretna optimizacija je ena od kategorij optimizacij, saj se koncept uporablja na področjih računalništva in matematike. V nasprotju s konkretno ali neprekinjeno optimizacijo, diskretna optimizacija uporablja samo cela cela števila in ne decimalke za izvajanje maksimiranja funkcij, kar je namen vse optimizacije. Možno je nadalje razdeliti diskretno optimizacijo na celoštevilsko programiranje in kombinatorično optimizacijo.
Neprekinjena optimizacija se nanaša na maksimiranje funkcije z neprekinjenimi realnimi števili, ki segajo od nastavljenih celih števil do vseh tistih vrednostnih točk, ki ležijo med njimi. To pomeni, da uporabljene številčne vrednosti predstavljajo katero koli vrednost, ki se lahko pojavi tako v resničnem fizičnem svetu kot v abstraktnem svetu matematike. Možna so negativna števila, pa tudi ulomki in decimalke, ki tečejo neomejeno. Ta oblika optimizacije je najbolj zapletena, poleg tega pa ima najbolj natančen pristop k matematičnim funkcijam.
Druga veja optimizacije je diskretna optimizacija. Na splošno je namen vožnje enak – maksimirati rezultate matematičnih funkcij, ki se uporabljajo za računalnike, inženiring ali druga področja. Za razliko od svoje nasprotne neprekinjene optimizacije se ta vrsta optimizacije ukvarja samo z diskretnimi številskimi vrednostmi. To so konkretna cela števila, kot je število 2 ali 647. Medtem ko druga veja poteka vzdolž številske premice, ta diskretna veja nima gladkih prehodov iz enega celega števila v drugo – ulomki, ki ležijo med njimi, se ne štejejo.
Tako kot pri samem področju optimizacije lahko diskretno optimizacijo razdelimo v dve kategoriji: celoštevilsko programiranje in kombinatorična optimizacija. V računalniških znanostih celoštevilsko programiranje omejuje spremenljivke v programu samo na cela števila; to pomeni, da je vstop ulomkov in negativov v program prepovedan. Kombinatorna optimizacija se uporablja tako na področju računalništva kot tudi na področju matematike in je precej zapletena. Vključuje integracijo optimizacijskih operacij in rešitev v različne vrste grafov. Zaradi končne in konkretne narave diskretnih številskih vrednosti grafi nikoli niso gladki, temveč poudarjajo razlike na navpični in vodoravni osi, ki se pojavljajo med dvema vrednostma.
Ali se uporablja kontinuirana ali diskretna optimizacija ali ne, je v celoti odvisno od področja in ciljev posameznega projekta. Poleg matematike in računalniških aplikacij se lahko različne veje optimizacije uporabljajo v inženirstvu, ekonomiji ali strojnih znanostih. Glede na zadevni projekt se lahko zgodi, da se ne uporablja niti diskretna niti neprekinjena optimizacija – sta le dve v množici drugih kategorij optimizacije.