Zu den weit verbreiteten Vertretern der Zeitreihenmodelle gehören ARIMA-Modelle, für welche verschiedene Varianten und Spezialfälle existieren. Grundsätzlich kombinieren alle Varianten eine gewichtete Summe vergangener Werte (AR = Autoregressive) mit dem gleitenden Durchschnitt vergangener Schätzfehler (MA = Moving Average) und der n-fach differenzierten Originalzeitreihe. Die Differenzierung integriert Trends in Zeitreihen und sorgt somit dafür, dass die Zeitreihe stationär ist. Diese Voraussetzung muss zwingend für die Verwendung von AR- und MA-Prozessen erfüllt sein. ARIMA-Modelle ermöglichen die Berechnung von Konfidenzintervallen, berücksichtigen allerdings im Gegensatz zu Machine-Learning-Algorithmen keine externen Faktoren. Bei der Modellierung kann eine Vielzahl verschiedener Parameter einbezogen werden, damit geht allerdings das Risiko der Überanpassung einher. Die Anpassung von ARIMA-Modellen ist zudem mit einer hohen Komplexität verbunden.
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