前向差分法是一種數學概念，主要用於微分方程的數值解法和數值分析領域。其基本定義是一階前向差分：△f(k)=f(k+1)-f(k)，其中△稱為差分運算元。
前向差分法的基本思想是採用如下公式來近似微分：x˙=x(k+1)−x(k)T，其中T為採樣周期。對於線性連續系統：x˙=Ax+Buy=Cx+Du，離散化後的狀態空間方程為：x(k+1)=Φx(k)+Gu(k)y(k)=Hx(k)+Ju(k)，其中Φ=I+TA;G=TB;H=C;J=D。
此外，前向差分也可以通過泰勒展開來理解。由泰勒展開可以推出f'(x)，而右邊第一項是前向差分，其他項的和是函式f'(x)與前向差分的誤差，用o(x)表示。因為誤差項為o(x)，o(x)主要項為Δx/2。而Δx為一階，所以前向差分為一階精度。