Samenlevingen, economieën, de hersenen, het lichaam en het internet zijn complexe systemen. Complexe systemen zijn systemen waarin het geheel anders is dan de som der delen. Om de functie van complexe systemen te begrijpen, moet men de werking van afzonderlijke delen afzonderlijk bestuderen, maar ook hoe deze afzonderlijke delen met elkaar interacteren. Deze interacties kunnen wiskundig worden beschreven door netwerken. In netwerken vertegenwoordigen knooppunten mensen, dieren, bedrijven, locaties, cellen en producten, terwijl een link de verbinding tussen die knooppunten vertegenwoordigt, bijvoorbeeld sociale banden, historische gebeurtenissen, nabijheid, gelijkenis of biologische interacties. Netwerken zijn zo flexibel en algemeen als wiskundig hulpmiddel dat ze vrijwel op elk probleem kunnen worden toegepast. Het fundamentele gebruik van het raamwerk van netwerken is om al die interacties, onderlinge afhankelijkheden of relaties tussen de delen van een complex systeem in kaart te brengen en de functie van netwerkstructuren te vinden. Onderzoek naar netwerkwetenschap omvat dus een methodologische component, bijvoorbeeld procedures voor offline en online gegevensverzameling, wiskundige en computationele methoden om structurele patronen te detecteren, modellering van dynamische processen en een toegepaste component die deze technieken gebruikt voor specifieke problemen van maatschappelijk belang, bijvoorbeeld de verspreiding van infectieziekten, online product-/inhoudsaanbevelingen, het ontstaan ​​van bewustzijn, cascadestoringen op elektriciteitsnetten of zelfs om de melkproductie te verbeteren door sociale hiërarchieën van melkkoeien in een stal te analyseren. Gezien het brede scala aan potentiële toepassingen van netwerkwetenschap is het logisch dat dezelfde methoden in verschillende disciplines kunnen worden gebruikt. Dezelfde algoritmen die worden gebruikt om online aanbevelingen te doen, kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om gesynchroniseerde delen van de hersenen of financiële instellingen te identificeren. Het is ook intrigerend dat dezelfde structurele patronen vaak worden gedetecteerd in ogenschijnlijk compleet verschillende natuurlijke en kunstmatige systemen. Het mooie van netwerkwetenschap is juist het vermogen om te begrijpen hoe eenvoudige, lokale gedragsregels, ongeacht wat er wordt bestudeerd, leiden tot het ontstaan ​​van macroscopische patronen die vergelijkbaar zijn in alle systemen.