自回歸模型（Autoregressive Model，簡稱AR模型）是統計上一種處理時間序列的方法。
自回歸模型廣泛套用於經濟、金融、信號處理和自然語言處理等多個領域。自回歸模型的核心機制是假設當前時間變數的值與其過去的值之間存線上性相關性，這意味著變數的當前值可以由其歷史值通過線性組合來預測。這種模型不僅用於描述時間序列數據的當前狀態，還可用於預測未來值。自回歸模型通常要求所處理的時間序列數據滿足平穩性的條件，即數據的統計特性（如均值、方差）不隨時間變化。自回歸模型也指一種網路結構，用於序列生成和預測，如自然語言處理、音頻處理等領域。