El algoritmo usado para ajustar una curva a un conjunto de datos particular se conoce como método de “least square”. Observese que el conjunto de datos tiene que denominarse como 
y dejar que 
sea la descripción funcional del conjunto de datos donde a es el conjunto de coeficientes que mejor describen la curva. El error 
entre los valores observados, como su descripción funcional, se define así
Por ejemplo, supongamos 
un vector. La descripción funcional de una línea es
El algoritmo “ ” estima los valores para a de 
y 
. Después de tener los valores para a, se pueden obtener una estimación del conjunto de datos para cualquier valor de x usando la descripción funcional 
. Las VIs de ajuste de datos automáticamente establece y resuelve las ecuaciones necesarias y devuelve el conjunto de coeficientes que mejor describe los datos. También se puede concentrar en la descripción funcional de los datos sin preocuparse de los métodos utilizados para resolver a.
