El cálculo multivariable es la extensión de cálculo infinitesimal en una variable al cálculo con funciones de varias variables: la diferenciación y la integración de funciones que involucran múltiples variables, en lugar de solo una.^[1]​

El estudio de límites y continuidad en el cálculo multivariable arroja muchos resultados contraintuitivos no demostrables por las funciones de una sola variable.^[1]​^: 19–22 Por ejemplo, hay funciones escalares de dos variables con puntos en su dominio que brindan diferentes límites cuando se abordan en diferentes direcciones. Por ejemplo, la función

${\displaystyle f(x,y)={\frac {x^{2}y}{x^{4}+y^{2}}}}$

tiende a cero siempre que la aproximación al punto ${\displaystyle (0,0)}$ se realice a lo largo de rectas que pasan a través del origen (${\displaystyle y=kx}$). Sin embargo, cuando la curva de aproximación al origen es una parábola ${\displaystyle y=\pm x^{2}}$, el valor de la función tiene un límite de ${\displaystyle \pm 0.5}$. Dado que tomar diferentes caminos hacia el mismo punto produce diferentes valores límite, no existe un límite general en el citado punto.

La continuidad en cada argumento no es suficiente para garantizar la continuidad multivariable, como se puede ver en el siguiente ejemplo.^[1]​^: 17–19 En particular, para una función de valor real con dos parámetros de valor real, ${\displaystyle f(x,y)}$, la continuidad de ${\displaystyle f}$ en ${\displaystyle x}$ para ${\displaystyle y}$ fijo y la continuidad de ${\displaystyle f}$ en ${\displaystyle y}$ para ${\displaystyle x}$ fijo no implican continuidad de ${\displaystyle f}$.

Considérese

${\displaystyle f(x,y)={\begin{cases}{\frac {y}{x}}-y&{\text{si}}\quad 0\leq y<x\leq 1\\{\frac {x}{y}}-x&{\text{si}}\quad 0\leq x<y\leq 1\\1-x&{\text{si}}\quad 0<x=y\\0&{\text{en otro caso}}\end{cases}}}$

Es fácil verificar que esta función es cero por definición en el límite y fuera del cuadrángulo ${\displaystyle (0,1)\times (0,1)}$. Además, las funciones definidas para las variables ${\displaystyle x}$ e ${\displaystyle y}$ y para la constante ${\displaystyle 0\leq a\leq 1}$ por

${\displaystyle g_{a}(x)=f(x,a)\quad }$ y ${\displaystyle \quad h_{a}(y)=f(a,y)\quad }$

son continuas. Específicamente,

${\displaystyle g_{0}(x)=f(x,0)=h_{0}(0,y)=f(0,y)=0}$ para todos los x e y.

Sin embargo, la secuencia ${\displaystyle f\left({\tfrac {1}{n}},{\tfrac {1}{n}}\right)}$ (para ${\displaystyle n}$ natural) converge a ${\displaystyle \lim _{n\to \infty }f\left({\tfrac {1}{n}},{\tfrac {1}{n}}\right)=1}$, lo que hace que la función sea discontinua en ${\displaystyle (0,0)}$. Al aproximarse al origen en direcciones no paralelas a los ejes ${\displaystyle x}$ e ${\displaystyle y}$, se revela esta discontinuidad.

La derivada parcial generaliza la noción de derivada a dimensiones más altas. Una derivada parcial de una función multivariable es una derivada con respecto a una variable, en la que todas las demás variables se mantienen constantes.^[1]​^: 26ff

Las derivadas parciales se pueden combinar de formas interesantes para crear expresiones más generales de la derivada. En cálculo vectorial, el operador nabla (${\displaystyle \nabla }$) se utiliza para definir los conceptos de gradiente, divergencia y rotacional en términos de derivadas parciales. Una matriz de derivadas parciales, la matriz jacobiana, puede usarse para representar la derivada de una función entre dos espacios de dimensión arbitraria. La derivada puede entenderse así como una aplicación lineal que varía directamente de un punto a otro en el dominio de la función.

Las ecuaciones diferenciales que contienen derivadas parciales se denominan ecuación en derivadas parciales o EDP. Estas ecuaciones son generalmente más difíciles de resolver que las ecuaciones diferenciales ordinarias, que contienen derivadas con respecto a una sola variable.^[1]​^: 654ff

La integral múltiple expande el concepto de integral a funciones de cualquier número de variables. Las integrales dobles y triples se pueden usar para calcular áreas y volúmenes de regiones en el plano y en el espacio. El teorema de Fubini garantiza que una integral múltiple puede evaluarse como una integral repetida o integral iterada siempre que el integrando sea continuo en todo el dominio de integración.^[1]​^: 367ff

La integral de superficie y la integral de longitud se utilizan sobre variedades curvas, como superficies y curvas.

En el cálculo de una sola variable, el teorema fundamental del cálculo establece un vínculo entre la derivada y la integral. El enlace entre la derivada y la integral en el cálculo multivariable está incorporado por los teoremas integrales del cálculo vectorial:^[1]​^: 543ff

• Teorema del gradiente
• Teorema de Stokes
• Teorema de la divergencia
• Teorema de Green

En un estudio más avanzado del cálculo multivariable, se ve que estos cuatro teoremas son encarnaciones específicas de un teorema más general, el Teorema de Stokes generalizado, que se aplica a la integración de forma diferencial sobre variedades diferenciables.^[2]​

Las técnicas de cálculo multivariable se utilizan para estudiar muchos objetos de interés en el mundo material. En particular,

		Tipo de funciones	Técnicas aplicables
Curvas		${\displaystyle f:\mathbb {R} \to \mathbb {R} ^{n}}$ para ${\displaystyle n>1}$	Longitudes de curvas, integrales de líneas, y curvaturas.
Superficies		${\displaystyle f:\mathbb {R} ^{2}\to \mathbb {R} ^{n}}$ para ${\displaystyle n>2}$	Áreas de superficies, integrales de superficies, flux a través de superficies, y curvatura.
Campo escalar		${\displaystyle f:\mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R} }$	Máximos y mínimos, multiplicadores de Lagrange, derivadas direccionales, conjuntos de niveles.
Campo vectorial		${\displaystyle f:\mathbb {R} ^{m}\to \mathbb {R} ^{n}}$	Cualquiera de las operaciones de cálculo vectorial, incluyendo gradientes, divergencias, y rotacionales.

El cálculo multivariable se puede aplicar para analizar los sistemas deterministas que tienen múltiples grados de libertad. Las funciones con variables dependientes e independientes correspondientes a cada uno de los grados de libertad a menudo se usan para modelar estos sistemas, y el cálculo multivariable proporciona herramientas para caracterizar la dinámica de sistemas.

El cálculo multivariable se utiliza en el control óptimo de sistemas dinámicos en tiempo continuo. Se utiliza en análisis de la regresión para derivar fórmulas para estimar relaciones entre varios conjuntos de conocimientos empíricos.

El cálculo multivariable se utiliza en muchos campos de las ciencias naturales, de las ciencias sociales y de la ingeniería para modelar y estudiar sistemas de altas dimensiones que exhiben un comportamiento determinista. En economía, por ejemplo, la teoría del consumidor sobre una variedad de productos, y la maximización del beneficio sobre varias entradas y salidas, se modelan con cálculos multivariable.

Los sistemas no deterministas o estocásticos pueden estudiarse utilizando un tipo diferente de matemáticas, como el cálculo estocástico.

• Wikimedia Commons alberga una categoría multimedia sobre Cálculo multivariable.

• Estadística multivariante
• Cálculo vectorial
• Función diferenciable
• Integral múltiple
• Multiplicadores de Lagrange

• Video conferencias de la UC Berkeley sobre Cálculo multivariable, otoño de 2009, profesor Edward Frenkel
• Video conferencias del MIT sobre el cálculo multivariable, otoño de 2007
• Cálculo multivariable : un libro de texto en línea gratuito de George Cain y James Herod
• Multivariable Calculus Online : un libro de texto en línea gratuito de Jeff Knisley
• Cálculo multivariable - Una revisión muy rápida Archivado el 24 de marzo de 2012 en Wayback Machine., Prof. Blair Perot, Universidad de Massachusetts Amherst