科学可视化是可视化领域发展最早、最成熟的一个学科，其应用领域包括了自然科学，如物理、化学、气候气象、航空航天、医学和生物学等各个学科，涉及对这些学科中数据和模型的解释、操作与处理，旨在寻找其中的模式、特点、关系及异常情况。
科学可视化类型
科学可视化的基础理论与方法已经相对成型。早期关注点主要在于三维真实世界的物理化学现象，其数据通常定义在二维或三维空间，或包含时间维度 。按数据的类别，科学可视化可大致分为3类，分别为标量场可视化、向量场可视化和张量场可视化。
在标量场可视化中，标量指单个数值，标量场每个数据点记录一个标量值。标量值的来源分为两类。第一类从扫描或测量设备获得，如医学断层扫描设备获取的CT、MRI三维影像；第二类从计算机或机器仿真中获得，如核聚变模拟中产生的壁内温度分布。
向量场可视化的主要关注点是其中蕴含的流体模式和关键特征区域。向量场每个采样点记录一个向量（一维数据）。向量代表某个方向或趋势，如实际测得的风向、旋涡，数据仿真计算得出的速度和力等。在实际应用中，二维或三维流场是最常见的向量场，流场可视化是向量场可视化中最重要的组成部分。
张量是矢量的推广：标量可看作0阶张量，矢量可看作1阶张量。张量场可视化方法可分为基于纹理、几何和拓扑3类。基于纹理的方法将张量场转换为一张或动态演化的图像（纹理），展示张量场的全局属性，其思路是将张量场简化为向量场，进而采用线积分法、噪声纹理法等方法显示。
以上分类不能概括科学数据的全部内容。随着数据的复杂性的提高，一些描述性、文本的、影像的、信号的数据也是科学可视化的处理对象，且其呈现空间变化多样。
