数学模型可以从多角度出发进行分类，展现了其多样性与深度。
我们可以从类型上将其划分为三大类：概念型、方法型和结构型。具体来说，概念型数学模型涉及到实数、函数、向量、集合、概率等基础概念；方法型数学模型则涵盖了各种方程、公式、运算法则等；而结构型数学模型则包括群、环、域、向量空间等复杂结构。
分类的标准并非唯一。例如，按模型的应用领域，我们可以将其分为人口模型、交通模型、环境模型等，反映不同领域的实际问题。若按照建立模型所用的数学方法，又可分为初等数学模型、几何模型、微分方程模型等，体现了数学方法的多样性。同样，按建模的目的，还可细分为描述模型、仿真模型、预报模型、决策模型和控制模型等，每一类都有其特定的应用场景。
在更细致的分类中，我们还可以根据对模型结构和参数的了解程度来区分。如果模型的结构和参数都是已知的，那么它被称为白箱模型；若结构已知但参数未知，则是灰箱模型；而当结构和参数都未知时，则称之为黑箱模型。
从狭义的角度来看，数学模型是指那些特定问题的数学表达。例如，二元一次方程可以看作是鸡兔同笼问题的数学表达，一次函数则是匀速直线运动的数学描述。这些模型若是已有方法型或结构型模型的子模型，可以利用已有理论进行求解。而如果是全新的模型，则需要我们逻辑地建立起其理论框架。
数学模型具有一些独特的特性。其一为抽象性。为了达到一定的目的，数学模型会舍弃非本质属性，简化次要因素，使本质要素得以形式化，从而对原型进行简化的刻画。这种抽象性使数学模型具有概括性，能够应用于不同的实际情境。
数学模型的准确性和演绎性是其另一重要特性。由于数学模型使用数学语言进行表述，它克服了自然语言的模糊性、繁琐性及可能产生的歧义，能够比较精确地描述实际问题中的各种关系和问题结构。数学语言的严密性和简洁性也为进行演绎推理提供了可能，大大提高了思维的效率。
数学模型的预测性也是其不可或缺的特性。建立数学模型的目的是为了解决实际问题。一个优秀的数学模型应该能够经得起实际问题的检验，与实际结果相符或近似相符，为实际问题的解决提供有效可行的方案。只有具备预测性的模型才具有生命力，否则将被淘汰或修正。