Ventajas

• Simplicidad: Es muy fácil de implementar tanto manualmente como en algoritmos computacionales.

• Mejora con la partición: Su precisión aumenta al subdividir el intervalo (regla compuesta).

• No requiere derivadas: Solo necesita evaluar la función, sin cálculos de derivadas.

• Versatilidad: Funciona bien para funciones continuas o suavemente variables.

Desventajas

• Precisión limitada: Puede ser inexacto si la función es muy curva u oscilatoria.

• Convergencia lenta: Requiere muchos subintervalos para alcanzar alta precisión.

• Error sistemático: Aproxima con segmentos lineales, lo cual puede ser pobre si la función es no lineal en tramos grandes.

Aplicaciones

• Ingeniería: Cálculo de trabajo, energía o cargas distribuidas cuando se conocen datos discretos.

• Física: Estimación de integrales en dinámica, óptica, y otros fenómenos físicos.

• Economía y estadística: Evaluación numérica de áreas bajo curvas de densidad de probabilidad o funciones de costo.

• Ciencias de la computación: Método base en muchos algoritmos de integración más avanzados o adaptativos.