En análisis de series temporales, la deformación dinámica del tiempo (en inglés, Dynamic Time Warping, DTW) es un algoritmo para medir la similitud entre dos secuencias temporales que permite obtener un buen ajuste incluso frente a un desfase en la velocidad o en el tiempo. Se trata de un algoitmo de aprendizaje no supervisado, puesto que no necesita ayuda externa para realizar inferencias sobre los datos, aunque puede combinarse con otros métodos para realizar aprendizaje supervisado.[2]​ Aunque el nombre implica series temporales, puede usarse para todo tipo de datos, como reconocimiento facial,[3]​ firmas biométricas[4]​ e incluso clasificación de señales genómicas.[5]​ Conceptualmente, es similar al Algoritmo Needleman-Wunsch, en tanto a que ambos realizan una matriz de disimilitud, con las distancias entre todos los miembros de una relación, como manera de calcular la distancia óptima entre los miembros de un grupo.[6]​