趨勢外推法，又稱爲趨勢延伸法，是一種基於歷史數據預測未來趨勢的方法。
這種方法通過分析預測變量歷史時間序列的變化趨勢，並據此推斷其未來值。趨勢外推法通常適用於那些呈現漸進式變化而非跳躍式變化的現象。它通過找到一箇合適的函數曲線來反映這種現象的變化趨勢，在實際應用中，常用的函數模型包括線性模型、指數曲線、生長曲線和包絡曲線等。趨勢外推法包括六個主要階段：選擇預測參數、收集數據、數據擬合曲線、趨勢外推、預測說明，以及研究預測結果在決策中的應用可能性。
此外，趨勢外推法的兩個基本假定是事物的發展過程沒有跳躍式變化，並且決定事物發展的因素及其條件在短期內保持不變或變化不大。