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El coeficiente de correlación se puede usar para medir la dependencia lineal entre dos variables aleatorias. El coeficiente de correlación más común, generado por la correlación producto-momento de Pearson, puede usarse para medir la relación lineal entre dos variables. Sin embargo, en una relación no lineal, este coeficiente de correlación puede no ser siempre una medida adecuada de la dependencia.

Las diferencias entre la correlación y la dependencia pueden ilustrarse mediante los conceptos de correlación y causalidad. El coeficiente de correlación no indica la presencia de una relación causal entre dos variables. Por ejemplo, no hay una relación causal comprobada entre la felicidad y la fuerza física. Si bien un análisis de los datos puede indicar una correlación positiva entre las dos variables, no implica que la felicidad cause un aumento en la fortaleza física o que lo contrario -que un aumento en la fuerza física cause felicidad- sea cierto. En consecuencia, la dependencia de una variable sobre la otra no puede determinarse directamente a partir del coeficiente de correlación debido a la acción de variables aleatorias extrañas que influyen en la dependencia estadística. Por ejemplo, la correlación entre el número de marineros en un barco y su velocidad promedio no indica la causalidad debido a la presencia de varios otros factores, como las condiciones climáticas, la configuración del acelerador y su carga útil. La industria financiera también utiliza los principios de causalidad y correlación en relación con la relación entre las ganancias por acción (EPS) y otras métricas financieras.

Existen varios tipos de coeficientes de correlación utilizados para determinar la relación entre tipos de datos variados, incluida la correlación de orden jerárquico de Spearman, la correlación biserial y la correlación Phi. El coeficiente de correlación de Pearson se denota con la letra "r" y se puede usar para interpretar la fuerza o debilidad de una relación entre dos variables entre los valores +1 y -1. Cuando se cuadra, el valor resultante se conoce como el coeficiente de determinación que expresa la variación de dicha relación.