λ演算（英语：lambda calculus，λ-calculus）是一套从数学逻辑中发展，以变量绑定和替换的规则，来研究函数如何抽象化定义、函数如何被应用以及递归的形式系统。它由数学家阿隆佐·邱奇在20世纪30年代首次发表。lambda演算作为一种广泛用途的计算模型，可以清晰地定义什么是一个可计算函数，而任何可计算函数都能以这种形式表达和求值，它能模拟单一磁带图灵机的计算过程；尽管如此，lambda演算强调的是变换规则的运用，而非实现它们的具体机器。
lambda演算可比拟是最根本的编程语言，它包括了一条变换规则（变量替换）和一条将函数抽象化定义的方式。因此普遍公认是一种更接近软件而非硬件的方式。对函数式编程语言造成很大影响，比如Lisp、ML语言和Haskell语言。在1936年邱奇利用λ演算给出了对于判定性问题（Entscheidungsproblem）的否定：关于两个lambda表达式是否等价的命题，无法由一个“通用的算法”判断，这是不可判定性能够证明的头一个问题，甚至还在停机问题之先。
lambda演算包括了建构lambda项，和对lambda项运行归约的操作。在最简单的lambda演算中，只使用以下的规则来建构lambda项：
产生了诸如：(λx.λy.(λz.(λx.zx)(λy.zy))(x y))的表达式。如果表达式是明确而没有歧义的，则括号可以省略。对于某些应用，其中可能包括了逻辑和数学的常量以及相关操作。
本文讨论的是邱奇的“无类型lambda演算”，此后，已经研究出来了一些有类型lambda演算。
λ演算是图灵完备的，也就是说，这是一个可以用于模拟任何图灵机的通用模型。 λ也被用在λ表达式和λ项中，用来表示将一个变量绑定在一个函数上。
λ演算可以是有类型或者无类型的，在有类型λ演算中（上文所述是无类型的），函数只能在参数类型和输入类型符合时被应用。有类型λ演算比无类型λ演算要弱——后者是这个条目的主要部分——因为有类型的λ运算能表达的比无类型λ演算少；与此同时，前者使得更多定理能被证明。例如，在简单类型λ演算中，运算总是能够停止，然而无类型λ演算中这是不一定的（因为停机问题）。目前有许多种有类型λ演算的一个原因是它们被期望能做到更多（做到某些以前的有类型λ演算做不到的）的同时又希望能用以证明更多定理。
λ演算在数学、哲学、语言学和计算机科学中都有许多应用。它在编程语言理论中占有重要地位，函数式编程实现了λ演算支持。λ演算在范畴论中也是一个研究热点。
作为对数学基础研究的一部分，数学家阿隆佐·邱奇在20世纪30年代提出了λ演算。 但最初的λ演算系统被证明是逻辑上不自洽的——在1935年Stephen Kleene和J. B. Rosser举出了Kleene-Rosser悖论（英语：Kleene–Rosser paradox）。
随后，在1936年邱奇把那个版本的关于计算的部分抽出独立发表—现在这被称为无类型λ演算。 在1940年，他创立了一个计算能力更弱但是逻辑上自洽的的系统，这被称为简单类型λ演算。
直到1960年，λ演算与编程语言的关系被确立了；在这之前它只是一个范式。由于Richard Montague和其他语言学家将λ演算应用于自然语言语法的研究，λ演算已经开始在语言学和计算机科学学界拥有一席之地。
在λ演算中，每个表达式都代表一个函数，这个函数有一个参数，并且会返回一个值。不论是参数和返回值，也都是一个单参的函数。可以这么说，λ演算中只有一种“类型”，那就是这种单参函数。函数是通过λ表达式匿名地定义的，这个表达式说明了此函数将对其参数进行什么操作。
例如，“加2”函数f(x)= x + 2可以用lambda演算表示为λx.x + 2（或者λy.y + 2，参数的取名无关紧要），而f(3)的值可以写作(λx.x + 2) 3。函数的应用（application）是左结合的：f x y =(f x) y。
考虑这么一个函数：它把一个函数作为参数，这个函数将被作用在3上：λf.f 3。如果把这个（用函数作参数的）函数作用于我们先前的“加2”函数上：(λf.f 3)(λx.x+2)，则明显地，下述三个表达式：
是等价的。有两个参数的函数可以通过lambda演算这样表达：一个单一参数的函数，它的返回值又是一个单一参数的函数（参见柯里化）。例如，函数f(x, y) = x - y可以写作λx.λy.x - y。下述三个表达式：
也是等价的。然而这种lambda表达式之间的等价性，无法找到某个通用的函数来判定。
并非所有的lambda表达式都能被归约至上述那样的确定值，考虑
或
然后试图把第一个函数作用在它的参数上。(λx.x x)被称为ω 组合子，((λx.x x)(λx.x x))被称为Ω，而((λx.x x x) (λx.x x x))被称为Ω2，以此类推。若仅形式化函数作用的概念而不允许lambda表达式，就得到了组合子逻辑。
在数学和计算机科学中，“可计算的”函数是基础观念。对于所谓的可计算性，λ-演算提供了一个简单明确的语义，使计算的性质可以被形式化研究。λ-演算结合了两种简化方式，使得这个语义变得简单。第一种简化是不给予函数一个确定名称，而“匿名”地对待它们。例如，两数的平方和函数
可以用匿名的形式重新写为：
同样地，
可以用匿名的形式重新写为：
第二个简化是λ演算只使用单一个参数输入的函数。如果普通函数需要两个参数，例如的记法方式，表示在（“主程序”的另一个lambda项）中，要以来表示（一些明确的lambda项），则写成如下：
作者经常引入类似如let的语法糖，允许以更直观的次序撰写上述内容：
通过等号链接这个命名常量，即可将lambda演算“编程”的一个lambda项，写为零或多个函数的定义，而使用构成程序主体的那些函数。这个let显著的限制，是在中并没有定义名称，因为不在绑定的lambda抽象范畴之内；这意味着递归函数定义不能以let来使用。更进步的letrec语法糖允许以直觉的方式编写递归函数定义，而不需用到不动点组合子。
递归是使用函数自身的函数定义；在表面上，lambda演算不允许这样。但是这种印象是误解。考虑个例子，阶乘函数f(n)递归的定义为
在lambda演算中，你不能定义包含自身的函数。要避免这样，你可以开始于定义一个函数，这里叫g，它接受一个函数f作为参数并返回接受n作为参数的另一个函数：
函数g返回要么常量1，要么函数f对n-1的n次应用。使用ISZERO谓词，和上面描述的布尔和代数定义，函数g可以用lambda演算来定义。
但是，g自身仍然不是递归的；为了使用g来创建递归函数，作为参数传递给g的f函数必须有特殊的性质。也就是说，作为参数传递的f函数必须展开为调用带有一个参数的函数g -- 并且这个参数必须再次f函数!
换句话说，f必须展开为g(f)。这个到g的调用将接着展开为上面的阶乘函数并计算下至另一层递归。在这个展开中函数f将再次出现，并将被再次展开为g(f)并继续递归。这种函数，这里的f = g(f)，叫做g的不动点，并且它可以在lambda演算中使用叫做悖论算子或不动点算子来实现，它被表示为Y -- Y组合子：
在lambda演算中，Y g是g的不动点，因为它展开为g(Y g)。现在，要完成我们对阶乘函数的递归调用，我们可以简单的调用 g(Y g)n，这里的n是我们要计算它的阶乘的数。
比如假定n = 5，它展开为：
等等，递归的求值算法的结构。所有递归定义的函数都可以看作某个其他适当的函数的不动点，因此，使用Y所有递归定义的函数都可以表达为lambda表达式。特别是，我们现在可以明晰的递归定义自然数的减法、乘法和比较谓词。
某一些lambda项有普遍接受的名称：
其中有几个在“消除lambda抽象”中有直接的应用，将lambda项变为组合演算的术语。
如果是一个没有λ-抽象的lambda项，但可能包含了命名常量（组合子），则存在一个lambda项(,)，这相同于一个缺少λ-抽象（除了作为命名常量的一部分，如果这些被认为是非原子的）的λ.；也可以被视为匿名变量，就如同(,)从之中删除所有出现的，同时仍然允许在包含的位置替换参数值。
转换函数可由下式定义：
在这两种情况下，形式(,)可借由使初始的组合子I，K或S获取参数而化简，就像(λ.) 经过β-归约一样。I返回那个参数。K则将参数抛弃，就像(λ.)，如果在中不是以自由变量出现。S将参数传递给应用程序的两个子句，然后将第一个结果应用到第二个的结果之上。
组合子B和C类似于S，但把参数传递给应用的一个子项（B传给“参数”子项，而C传给“函数”子项），如果子项中没有出现，则保存后续的K。与B和C相比，S组合子实际上混合了两个功能：重新排列参数，并复制一个参数，以便它可以在两个地方使用。W组合子只做后者，产生了SKI组合子演算的B，C，K，W系统。
自然数的函数F: N → N是可计算函数，当且仅当存在着一个lambda表达式f，使得对于N中的每对x, y都有F(x) = y当且仅当f x == y，这里的x和y分别是对应于x和y的邱奇数。这是定义可计算性的多种方式之一；关于其他方式和它们的等价者的讨论请参见邱奇-图灵论题。
