Anomalijų aptikimas yra automatizuotas procesas, kuris identifikuoja duomenis, kurie nepriklauso rinkiniui ar šablonui. Neatitinkantys duomenys gali būti sistemos problemos požymis, o dideliuose duomenų srautuose naudotojai gali nesugebėti aptikti anomalijos. Automatizuota sistema gali jį identifikuoti, rinkti informaciją ir generuoti ataskaitą. Kai kurios sistemos taip pat gali būti pritaikytos imtis veiksmų, jei anomalija yra atpažįstama problema ir norint apsaugoti sistemą arba vartotojus, reikia tam tikro sistemos atsako.
Anomalijos gali atsirasti dėl daugelio priežasčių. Viena iš jų yra sistemos klaida, dėl kurios generuojami iškraipyti, neišsamūs arba sugadinti duomenys. Sistema taip pat gali turėti duomenų nukrypimų dėl įsibrovimo, kai duomenys gali būti suleisti iš kito šaltinio arba sistemoje plintantis virusas. Sukčiavimas taip pat gali sukelti anomalijas kompiuterinėje sistemoje.
Sistemos architektūros ir saugumo požiūriu anomalijų aptikimas yra vertinga priemonė. Automatinis nuskaitymas gali nustatyti ir blokuoti daugybę atakų vartotojui net to nesužinant, o tai gali padaryti visą sistemą daug saugesnę. Nesvarbu, ar klaidos atsirado dėl vidinės problemos, ar dėl išorinės atakos, jas reikia nustatyti ir kuo greičiau išspręsti. Jei sistema aptinka anomaliją ir nežino, kaip reaguoti, ji gali nusiųsti pranešimą sistemos administratoriui, kad jis imtųsi tolesnių veiksmų.
Taip pat gali būti svarbu nustatyti sukčiavimą. Draudimo bendrovės ir kitos organizacijos gali atlikti žalų ir ataskaitų nuskaitymus, kad nustatytų anomalijų aptikimą, kad sužinotų, ar jie išsiskiria arba atrodo neįprasti. Tai gali padėti jiems nustatyti akivaizdžius sukčiavimo atvejus. Taip pat bankai ir kitos finansų įmonės saugumo tikslais naudoja anomalijų aptikimą. Pavyzdžiui, jei 90 metų asmuo, turintis labai pastovią banko istoriją, staiga pradeda elgtis keistai, anomalijų aptikimo sistema gali tai pažymėti ir nurodyti įtariamą tapatybės vagystę.
Anomalijų aptikimas taip pat yra naudinga priemonė moksluose. Tyrėjai gali naudoti šį įrankį, kad aptiktų nesąžiningus mikroorganizmus, DNR ir kitus sunkiai suvokiamus dominančius duomenis mėginyje. Tai gali padėti jiems nustatyti medicininės problemos šaltinį, atsekti ir pašalinti mėginio priemaišas ir atlikti kitas užduotis. Pavyzdžiui, epidemiologijos srityje automatizuotos programos nuskaito sveikatos priežiūros įstaigų ataskaitas, kad nustatytų iškrypimus, kurie gali būti įspėjamieji kylančios epidemijos ženklai, ir gali įspėti tyrėjus ir gaktos sveikatos pareigūnus, jei aptinkama kas nors neįprasta.