La regresión no lineal modela relaciones entre variables que no siguen un patrón de línea recta, ajustando en su lugar curvas más complejas —exponenciales, logarítmicas, polinómicas— cuando la relación real entre las variables tiene esa forma, en lugar de forzar un ajuste lineal que representaría mal esos datos.
Cuándo es necesaria
Muchos fenómenos naturales y de negocio siguen patrones inherentemente no lineales, como el crecimiento poblacional, la depreciación de un activo, o los rendimientos decrecientes de una inversión adicional; forzar un modelo lineal sobre esos datos produciría predicciones sistemáticamente incorrectas fuera del rango donde la aproximación lineal resulta razonable.