随着 信息时代 的到来， 工业革命 时代以 微积分 为代表的连续 数学 占主流的地位已经发生了变化，离散数学的重要性逐渐被人们认识。离散数学课程所传授的思想和方法，广泛地体现在 计算机 科学技术及相关专业的诸领域，从 科学计算 到 信息处理 ，从理论计算机科学到计算机应用技术，从 计算机软件 到 计算机硬件 ，从人工智能到认知系统，无不与离散数学密切相关。由于 数字电子计算机 是一个离散结构，它只能处理离散的或离散化了的数量关系， 因此，无论计算机科学本身，还是与计算机科学及其应用密切相关的现代科学研究领域，都面临着如何对离散结构建立相应的 数学模型 ；又如何将已用连续数量关系建立起来的数学模型离散化，从而可由计算机加以处理。

离散数学是传统的 逻辑学 ， 集合论 （包括 函数 ）， 数论 基础， 算法设计 ， 组合分析 ，离散 概率 ， 关系 理论， 图论 与 树 ， 抽象代数 （包括 代数系统 ， 群 、 环 、 域 等）， 布尔代数 ，计算模型（语言与 自动机 ）等汇集起来的一门 综合学科 。离散数学的应用遍及现代科学技术的诸多领域。

离散数学也可以说是计算机科学的基础核心学科，在离散数学中的有一个著名的典型例子-四色定理又称四色猜想，这是世界近代三大数学难题之一，它是在1852年，由英国的一名绘图员弗南西斯·格思里提出的，他在进行地图着色时，发现了一个现象，“每幅地图都可以仅用四种颜色着色，并且共同边界的国家都可以被着上不同的颜色”。那么这能否从数学上进行证明呢？100多年后的1976年，肯尼斯·阿佩尔（Kenneth Appel）和沃尔夫冈·哈肯（Wolfgang Haken）使用计算机辅助计算，用了1200个小时和100亿次的判断，终于证明了四色定理，轰动世界，这就是离散数学与计算机科学相互协作的结果。

离散数学可以看成是构筑在数学和计算机科学之间的桥梁，因为离散数学既离不开集合论、图论等数学知识，又和计算机科学中的数据库理论、数据结构等相关，它可以引导人们进入计算机科学的思维领域，促进了计算机科学的发展。