En la actualidad hay procesos en los cuales se miden características de unidades experimentales o de muestreo de manera casi continua; en muchos casos esto motiva a que estas mediciones se pueden pensar como manifestaciones discretas de una función subyacente, un dato funcional. Esto sugiere el analizar este tipo de procesos considerando a los datos agrupados como funciones. Las metas del análisis funcional de datos son esencialmente las mismas que las de cualquier otra rama de la Estadística. Ellas incluyen las siguientes metas: representar los datos de manera que favorezca más aún el análisis, mostrar las características más importante de los datos, estudiar importantes fuentes de variación o patrones entre los datos, explicar la variación en un resultado o variable dependiente usando información de variables independientes, comparar dos o más conjuntos de datos con respecto a ciertos tipos de variación, donde dos conjuntos de datos pueden contener diferentes conjuntos de repeticiones de las mismas funciones, o diferentes funciones por un conjunto de repeticiones. Cada uno de estos puntos puede ser conducidos con técnicas apropiadas para lograr una meta.