La dimensión VC (del inglés Vapnik-Chervonenkis dimension) es una medida de la capacidad de los algoritmos de clasificación estadística, definida como la cardinalidad del mayor conjunto de puntos que el algoritmo puede separar. Es un concepto central en la teoría Vapnik-Chervonenkis, y fue originalmente definido por Vladimir Vapnik y Alexey Chervonenkis.