协方差矩阵在统计学中占有重要的地位。它是评估两个变量之间线性关系强度的一种方法。可以说，协方差矩阵是了解数据分布规律的一把钥匙。如果变量之间线性关系强，则协方差值为正数；如果弱，则为接近于0的值；如果变量与另外一个变量呈现负相关，那么协方差值则为负数。
协方差矩阵可以被用于优化投资组合，风险评估和其他计算中。因为协方差矩阵经常出现在大量的计算中，所以，人们写出很多种算法来在计算中快速处理它。协方差矩阵作为矩阵论的重要组成部分，具有广泛的应用范围。在大数据处理，机器学习等领域中也得到了广泛的应用。
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