1971年，瑞典化学家S.沃尔德^[注]在参考生物统计学和经济计量学的定义后，首次提出“化学计量学”，将研究从化学实验产生的数据中提取相关化学信息的学科分支称为化学计量学。这一建议得到美国科学家B.R.科瓦尔斯基^[注]的赞赏，并于1974年共同发起成立了国际化学计量学学会。

化学计量学包括:分析化学的信息理论基础、化学采样理论与方法、化学量测过程的实验设计与优化、分析信号处理（滤波、平滑、交换、卷积等）、化学量测数据的多元校正和多元分辨的定性定量解析，以及分析过程的机理研究、数值模拟和计算机波谱解析、有用决策信息的提取，其中包括化学模式识别、化学构效关系研究、图像分析、库检索及化学人工智能与化学专家系统的所有内容。

特别值得一提的是，化学计量学的本质特征在于它是从多变量的角度（亦即从矢量空间或谱学的角度）来看待化学量测数据的。也正是由于化学计量学采用了多变量的观点，可使它得到很多经典分析化学中习用的单变量观点得不到的信息，为化学信息的有效提取开辟了新的通路。

研究有关化学测量的基础理论与方法学，应用数学、统计学与信息理论、计算机科学的方法和手段，科学地设计化学实验，选择最优的量测方法，最有效地获取研究对象体系有用的特征数据，并通过解析量测数据，最大限度地从中提取有关物质的定性、定量、形态、结构等信息。

化学计量学以化学量测的基础理论与方法学为研究对象。根据建议的分析化学作为计量科学的定义，指出分析化学任务是发展、优化、应用量测过程，以获取全局或局部性的化学品质信息，解决所提出的量测课题。化学计量学所涉及的问题很多都是分析化学的基础性问题，可以说它构成了分析化学第二层次的基础理论的重要组成部分。

化学计量学为化学量测提供基础理论和方法学，它的发展主要表现在化学数据解析的新理论和新方法以及在各个化学分支学科的新应用两个方面。

计算机科学、统计学、应用数学及信息科学等的长足发展为化学计量学注入了新鲜血液，如各类人工神经网络新技术、基于自然计算的全局最优算法如模拟退火和遗传算法、信息科学中的小波分析及图像分析的应用等，并广泛地应用于实际。

同时，化学计量学特有的且已得到深入应用的多元校正和多元分辨及化学模式识别等，如熟悉的最小二乘法中的一元线性回归、多元线性回归、偏最小二乘法等。SIMCA分类法（如主成分分析算法）、秩消失因子分析法、渐近因子分析方法等在理论和算法上也得到了长足的发展，如正交投影最小二乘方法、三维及多维数据处理方法、平行因子分析方法、二阶校正、化学高阶校正理论及方法，以及各种用于代谢组学、蛋白组学数据处理的方法等。另一方面，化学计量学在环境、食品、医药、化工等领域也得到了广泛的应用，如对食品、农业、医药领域中的试验设计和复杂样品分析，医药化学中的分子设计、新药发现及结构性能关系研究，石油化学中的化学模式识别、波谱与物质特性的关系，化学工程学科中的过程分析、工艺过程诊断、控制和优化等，皆提供了新思路和新方法。