การปรับให้เรียบแบบเอกซ์โปเนนเชียลเป็นรูปแบบหนึ่งของการคาดการณ์อนุกรมเวลาที่ใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของการสังเกตในอดีตเพื่อประมาณค่าปัจจุบันและอนาคต สามารถใช้สำหรับการคาดการณ์ข้อมูลที่ไม่ใช่ฤดูกาล เช่น ยอดขายหรือสินค้าคงคลัง หรือสำหรับข้อมูลตามฤดูกาล เช่น สภาพภูมิอากาศหรือประสิทธิภาพของแคมเปญ
การปรับให้เรียบแบบเอกซ์โปเนนเชียลทำงานโดยการปรับค่าประมาณในอนาคตอย่างต่อเนื่องตามข้อมูลในอดีตล่าสุด โดยจะกำหนดน้ำหนักที่มากขึ้นให้กับจุดข้อมูลที่ใหม่กว่า และน้ำหนักที่น้อยลงให้กับจุดข้อมูลที่เก่ากว่า ด้วยการทำเช่นนี้ เทคนิคการปรับให้เรียบแบบเอกซ์โปเนนเชียลสามารถจับแนวโน้มล่าสุดในข้อมูล ในขณะเดียวกันก็ลดปริมาณสัญญาณรบกวนที่มักปรากฏในจุดข้อมูลที่อยู่ห่างจากเวลาปัจจุบัน
ตรงกันข้ามกับเทคนิคการคาดการณ์อื่นๆ เช่น โมเดลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถดถอยอัตโนมัติ (ARMA) การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลนั้นค่อนข้างง่ายในการทำความเข้าใจและนำไปใช้ ความเรียบง่ายทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการคาดการณ์จุดข้อมูลระยะสั้นในแบบจำลองคอมพิวเตอร์
การปรับให้เรียบแบบเอกซ์โพเนนเชียลเรียกอีกอย่างว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล (EWMA)
