Son aquellos que pueden ser resueltos mediante un algoritmo en un tiempo razonable. Tienen un enfoque estructurado y bien definido, lo que permite que se les aplique una serie de pasos sistemáticos. Ejemplos: ordenamiento de números o el problema de búsqueda en una lista.

Son aquellos que no pueden ser solucionados mediante un algoritmo en un tiempo finito. Son complejos y no existe un método sistemático que garantice una solución para todos los casos.

Permite identificar las entradas y salidas necesarias, así como establecer los criterios de éxito para la solución.

Los problemas algoritmizables deben tener entradas claramente definidas que el algoritmo debe procesar, así como salidas esperadas que se obtendrán como resultado.

Un algoritmo debe constar de un conjunto finito de pasos que sean efectivos y ejecutables en un tiempo razonable hasta alcanzar la solución. Pueden ser descompuestos en etapas que se pueden seguir de manera sistemática hasta alcanzar la solución.

Lo que significa que para una misma entrada, el algoritmo producirá siempre la misma salida. Este comportamiento predecible es fundamental para garantizar que el algoritmo se pueda aplicar repetidamente con resultados consistentes.

Los problemas algoritmizables pueden ser analizados en términos de su complejidad, que se refiere al tiempo y los recursos necesarios para resolver el problema.

Lo que significa que un algoritmo diseñado para un caso específico puede ser adaptado para resolver una clase más amplia de problemas similares. Esta característica permite la reutilización de algoritmos y la creación de soluciones más robustas.

Conjunto finito de instrucciones o reglas bien definidas que describen un proceso paso a paso para resolver un problema específico.