Anomalieerkennung (engl. anomaly detection) ist die Identifikation von Abweichungen in Datensätzen oder Zeitreihen in Bezug zu erwarteten Werten oder Mustern. Sie kann Erkenntnisse zu möglichen Fehlern oder Trends liefern. Die Ermittlung von Abweichungen hilft auch bei der frühzeitigen Erkennung von Störungen oder Leckagen.  Häufig sind Anomalieerkennungen in Zeitreihen komplexe Aufgaben, welche Bereiche wie Statistik, Machine Learning, künstliche Intelligenz (KI) oder Data-Mining einbeziehen. Auch die einfache Überwachung von Grenzwerten in einem zeitlichen Kontext kann dafür genutzt werden.

Im Energiemanagement wird sie häufig für die Erkennung eines sich schleichend verändernden Verbrauchsverhaltens angewendet. Beispiele dafür sind Verschleiß bei Pumpen, Veränderungen bei der Verschattung von PV-Anlagen oder die Identifizierung von Micro-Leckagen bei Klima- und Kälteanlagen.