La dimensión VC cuantifica, de forma teórica, cuán compleja puede ser la función que un determinado tipo de modelo es capaz de representar, ofreciendo un marco matemático formal para entender por qué modelos con mayor capacidad son más propensos al overfitting si no se cuenta con suficientes datos.
Su valor principal
Aunque en la práctica rara vez se calcula directamente para modelos modernos como redes neuronales muy grandes, el concepto ayuda a entender de forma rigurosa la relación fundamental entre la complejidad de un modelo, la cantidad de datos necesarios, y su capacidad real de generalizar.