Параметри́ческое программи́рование, раздел математического программирования, посвящённый исследованию задач оптимизации, в которых условия допустимости и/или целевая функция зависят от некоторых детерминированных параметров. (Задачи, в которых эти параметры являются случайными, составляют предмет стохастического программирования.)

В общем виде задача параметрического программирования заключается в максимизации целевой функции $f(x, λ)$ по всем $x=(x_1, \ldots, x_n)$, удовлетворяющим ограничениям $g_i(x, λ)⩽b_i(λ),\,\, i=1, \ldots, m$, где $λ=(λ_1, \ldots, λ_p)$ – вектор параметров, принадлежащий некоторому заданному множеству $Λ$. При любом фиксированном $λ∈Λ$ эта задача является обычной задачей математического программирования. Пусть $Λ'⊂Λ$ – множество тех значений $λ$, при которых эта задача разрешима (множество разрешимости). Оптимальное решение $x^*=x^*_λ$ естественным образом является функцией от $λ$. Под решением задачи параметрического программирования понимается семейство $\{x^*_λ \}$ при всех $λ∈Λ'$.

Источники задач параметрического программирования довольно разнообразны. Это прежде всего стремление отразить определённый произвол, с которым нередко бывают определены все или некоторые исходные данные практической оптимизационной задачи, либо охватить единой формулировкой несколько связанных между собой вариантов задачи (или целое семейство задач, зависящих, например, от времени). Параметрическое программирование является наиболее адекватным способом постановки важной в теоретических и практических отношениях проблемы устойчивости решений задач оптимизации относительно вариаций тех или иных исходных данных.