El objetivo de esta área suele ser mejorar la comprensión de los datos que se presentan.

Por ejemplo, los científicos interpretan cantidades potencialmente enormes de datos de laboratorio o simulación o los resultados de sensores en el campo para ayudar al razonamiento, la construcción de hipótesis y la cognición.

El campo de la minería de datos ofrece muchas visualizaciones abstractas relacionadas con estos tipos de visualización.

Son áreas de investigación activas, que se basan en la teoría en gráficos de información, gráficos por computadora, interacción humano-computadora y ciencias cognitivas.

Los programas de escritorio capaces de presentar modelos interactivos de moléculas y entidades microbiológicas se están volviendo relativamente comunes Gráficos moleculares.

El campo de la bioinformática y el campo de la quiminformática hacen un uso intensivo de estos motores de visualización para interpretar datos de laboratorio y para fines de capacitación.

Las imágenes médicas son un gran dominio de aplicación para la visualización científica con énfasis en mejorar los resultados de las imágenes gráficamente, por ejemplo, usando pseudocolor o superposición de parcelas.

La visualización en tiempo real puede servir para resultados de análisis de imágenes simultáneamente dentro o al lado de un escaneo analizado por ejemplo, segmentado.