จิตวิทยาคณิตศาสตร์เป็นรูปแบบหนึ่งของการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ใช้กับแนวคิดและการวิจัยทางจิตวิทยา มันถูกใช้เพื่อศึกษาและวาดข้อสรุปเกี่ยวกับกระบวนการของมอเตอร์ประสิทธิภาพของงานและพฤติกรรมเชิงปริมาณ การประยุกต์ใช้จิตวิทยาคณิตศาสตร์ใช้ในแนวทางต่าง ๆ เพื่อวิทยาศาสตร์ของจิตใจรวมถึงสาขาจิตวิทยาคลินิกจิตวิทยาพุทธิปัญญาและจิตวิทยาสังคม จิตวิทยาทางคณิตศาสตร์ดึงวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์จากการศึกษาแบบคลาสสิกของคณิตศาสตร์และจิตวิทยาเช่นเดียวกับฟิสิกส์และชีววิทยา
รากของจิตวิทยาทางคณิตศาสตร์ที่ทันสมัยสามารถโยงไปถึงนักวิจัยในศตวรรษที่ 19 สองคนคือแพทย์ Ernst Heinrich Weber และนักจิตวิทยา Gustav Theodor Fechner บุคคลสองคนนี้เป็นคนแรกที่ศึกษาจิตวิทยาจากมุมมองทางคณิตศาสตร์โดยพิจารณาประเด็นเรื่องน้ำหนักเสียงและการมองเห็นในกระบวนการทางจิตวิทยาต่างๆ ชายทั้งสองคิดค้นกฏหมาย Weber-Fechner ซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อให้ความสว่างระหว่างพันธะทางกายภาพของสิ่งเร้าเฉพาะและวิธีการรับรู้สิ่งนั้น
นอกจากโมเดลทางจิตวิทยาทางคณิตศาสตร์ของ Weber-Fechner แล้ว Power Law ของ Stevens ยังเป็นวิธีการทางวิทยาศาสตร์ที่ใช้กันทั่วไป มันขึ้นอยู่กับแนวคิดทั่วไปเช่นเดียวกับรูปแบบของ Weber และ Fechner แต่ Stanley Smith Stevens ได้ขยายเทคนิคเพื่อรวมรูปแบบอื่น ๆ ความรู้สึกเพิ่มเติมที่สตีเว่นรวมอยู่ในกฎหมายของเขารวมถึงท่าจอดเรือที่กว้างขึ้นของประสบการณ์ทางจิตวิทยาเช่นความสว่างเสียงดังและรสนิยม จากนั้นสตีเว่นได้เพิ่มการวัดในความรู้สึกเหล่านี้เพื่อให้เข้าใจได้ดีขึ้นว่ามันส่งผลต่อประสบการณ์ของแต่ละคนอย่างไร
จิตวิทยาคณิตศาสตร์พื้นฐานอีกประเภทคือทฤษฎีการตรวจจับสัญญาณ ในทฤษฎีนี้นักวิจัยศึกษาว่าสมองวัดและแยกเสียงจากสัญญาณอย่างไร วิธีการนี้ใช้โดยนักจิตวิทยาที่ต้องการทำความเข้าใจว่าสมองทำการตัดสินใจอย่างไรในสถานการณ์ที่ไม่แน่นอนหรือไม่แน่นอน ตัวอย่างเช่นสมองของมนุษย์ทุกคนมีรูปร่างทั่วไปเหมือนกันและเมื่อเนื้องอกก่อตัวในสมองมันสามารถเปลี่ยนรูปร่างทั่วไปได้ แพทย์ตรวจสอบรูปร่างและขอบเขตของเนื้องอกและอาศัยการฝึกอบรมและสัญชาตญาณของเขาหรือเธอสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับวิธีการรักษาเนื้องอก
มีอีกหลายรูปแบบที่ใช้กันอย่างแพร่หลายของจิตวิทยาคณิตศาสตร์ สิ่งเหล่านี้รวมถึงวิธีการระบุสิ่งเร้าเช่นการศึกษาและการวัดโครงข่ายประสาทเทียมแบบจำลองการตัดสินใจอย่างง่ายและการประเมินเวลาตอบสนองข้อผิดพลาด การศึกษายังสามารถนำไปใช้กับวิธีการเรียนรู้ของสมองลดความแม่นยำทางคณิตศาสตร์ด้วยวิธีการต่าง ๆ ที่สมองสามารถดูดซับเก็บรักษาและเผยแพร่ข้อมูล
