En estadística, el análisis de clases latentes (ACL) relaciona un conjunto de variables  multivariadas (por lo general discretas) con un conjunto de variables latentes.[1]​ Se llama un modelo de clases latentes debido a que la variable latente es discreta. Una clase se caracteriza por un patrón de probabilidades condicionales que indican la probabilidad de que las variables tomen determinados valores.
El análisis de clase latente (ACL) se utiliza para encontrar grupos o subtipos de los casos en los datos categóricos multivariados. Estos subtipos se llaman "clases latentes".[2]​
Frente a una situación de la siguiente manera, un investigador podría elegir utilizar (ACL) para entender los datos: Imagínese que los síntomas a-d han sido medidos en una serie de pacientes con enfermedades X, Y y Z, en donde la enfermedad X se asocia con la presencia de los síntomas a, b, y c, la enfermedad Y con síntomas b, c, d, y la enfermedad Z con síntomas a, c y d.
El LCA intentará detectar la presencia de clases latentes (las entidades de la enfermedad), la creación de patrones de asociación de los síntomas. Al igual que en el análisis de factores, el LCA también se puede utilizar para clasificar caso en función de su máxima verosimilitud pertenencia a una clase.[2]​
Debido a que el criterio para la solución del (ACL) es conseguir clases latentes dentro de la cual ya no hay ninguna asociación de un síntoma con otro (porque la clase es la enfermedad que causa su asociación, y el conjunto de enfermedades que un paciente tiene (o clase de un caso es miembro de) hace que la asociación de síntomas, los síntomas serán "condicionalmente independientes", es decir, a la pertenencia de clase, ya no están relacionadas.[2]​