Wstęp Klasyczną miarą zależności jest współczynnik korelacji Pearsona, który jest wrażliwy głównie na zależność liniową między dwiema zmiennymi. Korelacja odległościowa została wprowadzona w 2005 r. przez Gábora J. Székelya jako odpowiedź na istotną wadę korelacji Pearsona – mianowicie fakt, że w przypadku zmiennych zależnych współczynnik ten może przyjmować wartość zero. Współczynnik korelacji Pearsona równy 0 (brak korelacji) nie oznacza niezależności zmiennych, natomiast współczynnik korelacji odległościowej równy 0 oznacza ich niezależność. Pierwsze wyniki dotyczące korelacji odległościowej opublikowano w latach 2007 i 2009. Wykazano, że kowariancja odległościowa jest tożsama z kowariancją Browna.
Korelacja odległościowa jest definiowana na podstawie kilku powiązanych wielkości: wariancji odległościowej, odległościowego odchylenia standardowego oraz kowariancji odległościowej. Pełnią one analogiczną rolę, jaką w przypadku współczynnika korelacji momentów iloczynowych Pearsona odgrywają odpowiednio: wariancja, odchylenie standardowe i kowariancja.