離散余弦變換（DCT）表示的有限序列的數據點中的總和而言余弦函數在不同的振蕩頻率。DCT由NasirAhmed于1972年首次提出，是信號處理和數據壓縮中廣泛使用的轉換技術。它用于大多數數字媒體，包括數字圖像（如JPEG和HEIF，可以丟棄小的高頻成分）、數字視頻（如MPEG和H.26x）、數字音頻（如DolbyDigital、MP3和AAC）、數字電視（如SDTV、HDTV和VOD）、數字廣播（如AAC+和DAB+）和語音編碼（如AAC-LD、Siren和Opus）。DCT對于科學和工程中的許多其他應用也很重要，例如數字信號處理、電信設備、減少網絡帶寬。偏微分方程數值解的用法和譜方法。

使用余弦而不是正弦函數對于壓縮至關重要，因為事實證明（如下所述）逼近典型信號所需的余弦函數較少，而對于微分方程，余弦表示邊界條件的特定選擇。具體而言，離散余弦變換是一種類似于離散傅里葉變換(DFT)的傅里葉相關變換，但僅使用實數.DCT通常與周期性和對稱擴展序列的傅立葉級數系數??相關，而DFT僅與周期性擴展序列的傅立葉級數系數??相關。離散余弦變換相當于長度大約兩倍的DFT，對具有偶對稱性的真實數據進行操作（因為實函數的傅立葉變換是實函數和偶函數），而在某些變體中，輸入和/或輸出數據被移動了一半一個樣品。有八種標準DC??T變體，其中四種是常見的。

離散余弦變換最常見的變體是II型DCT，通常簡稱為“DCT”。這是由Ahmed首次提出的原始DCT。它的逆，III型DCT，相應地通常簡稱為“逆DCT”或“IDCT”。兩個相關的變換是離散正弦變換(DST)，它等效于實函數和奇函數的DFT，以及改進的離散余弦變換(MDCT)，它基于重疊的DCT數據。開發了多維DCT(MDDCT)以將DCT的概念擴展到MD信號。有幾種算法可以計算MDDCT。已經開發了多種快速算法來降低實現DCT的計算復雜度。其中之一是整數離散余弦變換(IntDCT)，它是標準DC??T的整數近似值，用于多個ISO/IEC和ITU-T國際標準。

離散余弦變換壓縮，也稱為塊壓縮，以離散DCT塊組的形式壓縮數據。DCT塊可以有多種尺寸，包括標準DC??T的8x8像素，以及4x4和32x32像素之間的各種整數DCT尺寸。離散余弦變換具有很強的“能量壓縮”特性，能夠在高數據壓縮率下實現高質量。但是，當應用大量DCT壓縮時，會出現塊狀壓縮偽影。

離散余弦變換是信號處理中使用最廣泛的變換技術，也是迄今為止數據壓縮中使用最廣泛的線性變換。未壓縮的數字媒體以及無損壓縮具有不切實際的高內存和帶寬要求，而高效的DCT有損壓縮技術顯著降低了這一要求，能夠實現從8:1到14的數據壓縮比:1表示接近工作室質量，最高100:1表示可接受質量的內容。離散余弦變換壓縮標準用于數字媒體技術，如數字圖像、數字照片、數字視頻、流媒體、數字電視、流媒體電視、視頻點播(VOD)、數字影院、高清視頻(HDvideo)和高清電視(HDTV)。

離散余弦變換，尤其是DCT-II，經常用于信號和圖像處理，尤其是有損壓縮，因為它具有很強的“能量壓縮”特性：在典型應用中，大部分信號信息往往集中在DCT的幾個低頻分量中。對于強相關的馬爾可夫過程，DCT可以接近Karhunen-Loève變換的壓縮效率（在去相關意義上是最佳的）。如下所述，這源于余弦函數中隱含的邊界條件。

離散余弦變換還廣泛用于通過譜方法求解偏微分方程，其中DCT的不同變體對應于陣列兩端略有不同的偶/奇邊界條件。

離散余弦變換也密切相關的切比雪夫多項式，并快速DCT算法（下文）中，使用切比雪夫逼近由一系列Chebyshev多項式的任意的功能，例如在Clenshaw-柯蒂斯正交。

離散余弦變換是多媒體電信設備的編碼標準。它被廣泛用于降低比特率，減少網絡帶寬使用。DCT壓縮顯著減少了數字信號所需的內存量和帶寬。