Lorsqu'une équation différentielle ne peut pas être résolue analytiquement, on peut approximer sa solution à l'aide de méthodes numériques. La méthode d'Euler est la plus simple, utilisant l'approximation linéaire pour avancer le long de la courbe solution.
La méthode commence par une condition initiale \((x_0, y_0)\) et procède par étapes. Définissons un petit pas constant \(h\). La coordonnée \(x\) de chaque point suivant est trouvée en ajoutant ce pas : \(x_{n+1} = x_n + h\).
Le cœur de la méthode consiste à approximer la dérivée \(\dfrac{dy}{dx}\) en utilisant la pente du segment de droite reliant deux points consécutifs, \((x_n, y_n)\) et \((x_{n+1}, y_{n+1})\) :$$ \dfrac{dy}{dx} \text{ en } (x_n, y_n) \approx \dfrac{y_{n+1} - y_n}{x_{n+1} - x_n} = \dfrac{y_{n+1} - y_n}{h}. $$Puisque l'équation différentielle nous donne la valeur exacte de la dérivée, \(\dfrac{dy}{dx} = f(x_n, y_n)\), nous pouvons les égaler :$$ \dfrac{y_{n+1} - y_n}{h}\approx f(x_n, y_n). $$En réarrangeant cette formule pour trouver la valeur suivante de \(y\), \(y_{n+1}\), on obtient l'étape itérative :$$ y_{n+1} \approx y_n + h \cdot f(x_n, y_n). $$La collection de segments de droite créée par cette procédure itérative forme une approximation polygonale de la courbe solution réelle.