量子计算机通过利用叠加态（superposition）和纠缠态（entanglement）原理实现计算并行性，这使得它们能够同时处理多个计算路径。与只能表示 0 或 1 的经典比特不同，量子比特（qubits）可以处于两种状态的叠加态。这意味着一个量子比特可以同时表示 0 和 1，一个由 *n* 个量子比特组成的系统可以并行表示 2ⁿ 种可能的状态。当对这些量子比特应用量子操作时，它会同时作用于所有可能的状态。例如，一个在 4 个量子比特上评估函数的量子算法可以在单个步骤中计算所有 16 种可能输入（0000 到 1111）的结果。这种固有的并行性随着量子比特数量呈指数级增长，使量子算法能够比经典方法更高效地解决某些问题。
量子并行性的一个关键应用示例是用于分解大整数的 Shor 算法。在经典计算中，将 15 这样的数字分解为 3 和 5 很简单，但对于非常大的数字，这变得棘手。Shor 算法利用叠加态同时评估所有可能输入上的函数。通过利用量子傅里叶变换，它识别结果中的模式，从而揭示因子。类似地，Grover 搜索算法利用叠加态一次性评估多个可能性，将无序数据库中查找解决方案的时间从 O(N) 减少到 O(√N)。这些算法不仅加速了计算，还通过利用量子比特的独特属性重新定义了信息的处理方式。
然而，量子并行性并非万能。从叠加态中提取有用的结果需要精心设计，以确保通过量子干涉放大正确答案，同时抵消不正确的可能性。例如，测量量子比特会使其叠加态坍缩成单一状态，从而丢失并行信息。这意味着算法必须构建操作以最大化测量期望结果的概率。此外，并非所有问题都能从量子并行性中同样受益；像排序或简单算术等任务获得的收益微乎其微。真正的优势在于具有固有指数复杂性的问题，例如模拟量子系统或破解加密代码。理解这些权衡对于探索量子计算潜力的开发者至关重要。