Otokorelasyon tipik olarak, kalıpların tekrar ettiği bir veri kümesinde meydana gelir. Örneğin gelir veya ekonomik veriler gibi benzer değişkenlerin değerleri genellikle birbirleriyle ilişkilendirilir. Araştırmacılar ayrıca kazayla oto-korelasyona girebilirler. Genellikle ekonomi araştırmalarında, sinyal işlemeyi içeren bilimsel deneylerin yanı sıra optik ve müzik kayıtlarında da görülür. Genellikle bir zaman dizisi ile birlikte tarif edilen fenomen, araştırmacıların verileri analiz etmek veya gruplandırmak için kullandığı çeşitli modeller içerir.
Otokorelasyonun gerçekleşmesi için genellikle iki değişken arasında senkronizasyon vardır. Bir örnek, bir kişinin gelirinin değişmesi ve aynı zamanda bu nakit akışının, başka bir kişi veya grubun o dönemde harcadığı zamanı değiştirebilmesidir. Bir şirketin veya sendikanın grevi bir defada iş çıktısını düşürürse ve eğilim ölçülen başka bir zaman diliminde devam ederse, veriler de otomatik olarak ilişkilendirilebilir. Kısmi otokorelasyon bazen mümkündür; Veriler zaman içinde bir seri içinde ilişkilendirilirse bir gecikme olabilir. Seri otokorelasyon tipik olarak, bir zaman serisindeki farklı veriler arasında gecikme olduğunda meydana gelir.
Sık sık otokorelasyonla oluşan desenler bir grafikteki eğrilerin desenleriyle temsil edilebilir. Bu eğriler bir eğilimi yansıtmak için kullanılabilir; bu bazen döngülerde meydana gelebilecek yukarı ve aşağı desenleri içerir. Hesaplamalardaki yanlışlar, acemi bir araştırmacının yanlış değerler veya değişkenler kullanması gibi, verilerin yanlışlıkla ilişkilendirilmesine neden olabilir. Ekstrapolasyon kullanımı ve verilerin enterpolasyonu bazen onları ilişkilendirir, böyle yapmamak değişkenleri zamana göre ayrı tutar.
Otokorelasyon, özellikle bir paterndeki trend yükseliyorsa pozitif bir değere sahip olabilir. Düşme eğilimleri genellikle olumsuz bir değerden yansır. Bu tür kalıplar genellikle ekonomi içerisinde analiz edilir, ancak aynı zamanda çeşitli sinyal uygulamalarının yanı sıra, sinyal darbelerinin, elektromanyetik alanların matematiksel analizlerinde de gösterilebilir. Fenomen, atomların konumlarını ölçmenin yanı sıra, evrendeki galaksilerin dağılımını incelemek gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır.
Otokorelasyon tespiti tipik olarak Durbin Watson testi kullanılarak yapılır. Bir istatistik matematiksel olarak ölçülür ve bir değerin başka bir değişkene göre mi yoksa altında mı olduğu tipik olarak sonucu belirler. Araştırmacılar daha sonra saflığı belirleyebilir ve eğer bu özellik bulunursa, veri seti mümkünse fenomeni gidermek için genellikle orijinal haline getirilir.
