Задача численного интегрирования состоит в замене исходной подинтегральной функции f(x), для которой трудно или невозможно записать первообразную в аналитике, некоторой аппроксимирующей функцией φ(x). Такой функцией обычно является полином .
То есть:
,
где – априорная погрешность метода на интервале интегрирования, а r(x) – априорная погрешность метода на отдельном шаге интегрирования.
Ниже приведены основные методы для численного вычисления интегралов.
Методы Ньютона-Котеса. Здесь φ(x) – полином различных степеней. Сюда относятся метод прямоугольников, трапеций, Симпсона.
Методы статистических испытаний (методы Монте-Карло). Здесь узлы сетки для квадратурного или кубатурного интегрирования выбираются с помощью датчика случайных чисел, ответ носит вероятностный характер. В основном применяются для вычисления кратных интегралов.
Сплайновые методы. Здесь φ(x) – кусочный полином с условиями связи между отдельными полиномами посредством системы коэффициентов.
Методы наивысшей алгебраической точности. Обеспечивают оптимальную расстановку узлов сетки интегрирования и выбор весовых коэффициентов ρ(x) в задаче . Сюда относится метод Гаусса-Кристоффеля (вычисление несобственных интегралов) и метод Маркова.
Рассмотрим подробнее некоторые наиболее распространённые методы численного интегрирования.
.
,
– априорная погрешность метода на интервале интегрирования, 
. Сюда относится метод Гаусса-Кристоффеля (вычисление несобственных интегралов) и метод Маркова.