En matemática, la derivada de una función mide la rapidez con la que cambia el valor de dicha función matemática, según cambie el valor de su variable independiente. La derivada de una función es un concepto local, es decir, se calcula como el límite de la rapidez de cambio media de la función en un cierto intervalo, cuando el intervalo considerado para la variable independiente se torna cada vez más pequeño. Por ello se habla del valor de la derivada de una cierta función en un punto dado. Un ejemplo habitual aparece al estudiar el movimiento: si una función representa la posición de un objeto con respecto al tiempo, su derivada es la velocidad de dicho objeto. Un avión que realice un vuelo transatlántico de 4500 km entre las 12:00 y las 18:00, viaja a una velocidad media de 750 km/h. Sin embargo, puede estar viajando a velocidades mayores o menores en distintos tramos de la ruta. En particular, si entre las 15:00 y las 15:30 recorre 400 km, su velocidad media en ese tramo es de 800 km/h. Para conocer su velocidad instantánea a las 15:20, por ejemplo, es necesario calcular la velocidad media en intervalos de tiempo cada vez menores alrededor de esta hora: entre las 15:15 y las 15:25, entre las 15:19 y las 15:21. Entonces el valor de la derivada de una función en un punto puede interpretarse geométricamente, ya que se corresponde con la pendiente de la recta tangente a la gráfica de la función en dicho punto. La recta tangente es a su vez la gráfica de la mejor aproximación lineal de la función alrededor de dicho punto. La noción de derivada puede generalizarse para el caso de funciones de más de una variable con la derivada parcial y el diferencial.

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The derivative of a function of a real variable measures the sensitivity to change of a quantity (a function value or dependent variable) which is determined by another quantity (the independent variable). Derivatives are a fundamental tool of calculus. For example, the derivative of the position of a moving object with respect to time is the object's velocity: this measures how quickly the position of the object changes when time is advanced. The derivative of a function of a single variable at a chosen input value, when it exists, is the slope of the tangent line to the graph of the function at that point. The tangent line is the best linear approximation of the function near that input value. For this reason, the derivative is often described as the "instantaneous rate of change", the ratio of the instantaneous change in the dependent variable to that of the independent variable. Derivatives may be generalized to functions of several real variables. In this generalization, the derivative is reinterpreted as a linear transformation whose graph is (after an appropriate translation) the best linear approximation to the graph of the original function. The Jacobian matrix is the matrix that represents this linear transformation with respect to the basis given by the choice of independent and dependent variables. It can be calculated in terms of the partial derivatives with respect to the independent variables. For a real-valued function of several variables, the Jacobian matrix reduces to the gradient vector. The process of finding a derivative is called differentiation. The reverse process is called antidifferentiation. The fundamental theorem of calculus states that antidifferentiation is the same as integration. Differentiation and integration constitute the two fundamental operations in single-variable calculus.

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