时间序列数据对于异常检测尤其有效，因为它能捕捉指标随时间演变的方式，从而更容易识别偏离预期模式的情况。通过按时间顺序分析数据点，时间序列方法可以检测静态或非时间性数据集可能遗漏的异常行为。例如，在服务器监控中，CPU 使用率在非预期时间突然飙升可能表明存在问题，但这只有在拥有显示该时间典型使用模式的历史数据时才能发现。时间序列模型擅长识别此类情境异常，因为它们考虑了趋势、周期和季节性变化。
时间序列分析的一个关键优势在于它能够利用时间依赖性。许多异常都与情境相关，这意味着它们只有相对于先前数据而言才算异常。ARIMA（自回归积分移动平均）或指数平滑等技术明确地对趋势和季节性进行建模，从而能够预测预期值。当实际数据与这些预测值显著偏离时，就会标记潜在问题。例如，在金融交易中，时间序列模型可以通过识别与用户历史行为相比发生在非正常时间或金额的交易来检测欺诈。LSTM（长短期记忆网络）等机器学习模型通过学习序列中的复杂模式（例如通过跟踪数周内的内存使用情况来检测云基础设施中的缓慢资源泄漏）进一步增强了这种能力。
时间序列还支持实时或近实时检测，这对于需要即时响应的系统至关重要。Apache Kafka 等流处理框架或 Prometheus 等工具可以处理带有时间戳的数据，并在数据到达时应用规则或模型来立即触发警报。例如，工业设备中的物联网传感器可能每秒传输温度数据；突然偏离预期范围可能预示着故障，从而让工程师能在损坏发生前介入。通过关注数据的时间结构，开发人员可以构建不仅能检测异常，还能提供关于异常发生的时间和原因的可操作洞察的系统，从而提高故障排除效率。