非線性分類是指不存在一個線性分類方程可以把數據分開，一般的方法是先對數據進行空間映射，把數據映射到可以進行線性分類的空間中去。非線性分類器中引入了非線性函式來提升分類效果，例如決策樹，它的主要思想是用多個線性分類器的組合來將兩組樣本隔離開。
此外，非線性分類還可以根據強弱、本質與非本質、平庸與非平庸等進行分類。材料非線性、幾何非線性、邊界非線性是非線性狀態的三種主要抽象分類。材料非線性是指材料屬性會隨某些變數變化時，顯示出非線性特徵。幾何非線性可能與大應變、大轉角、大變形幾種情況有關，這個並不是由於材料特性發生了變化，而是由於幾何形狀變化，造成剛度矩陣需要跟隨幾何形狀變化，從而影響最終結果。邊界非線性最典型的例子是力學分析中的接觸，包括摩擦，碰撞等等。