首先可以说，任何一个软件都有局限性，相对来说，MATLAB已经算是最好的了。下面依次点评。
（1）MATLAB【综合】 最为全面的数学建模软件，用处绝对不仅仅限于
数学建模竞赛，在科研和工程中都有很多的应用，说是世界第一科学软件也不为过。无论是数值计算，还是运筹优化，亦或是
数据分析，使用MATLAB都可以完成。不过越全面的软件，往往有一个缺点都不可避免，就是做任何一个方面都不是很方便，MATLAB也是如此，除了矩阵运算，其他方面的功能虽然都有，但都比不上相关的专业软件。比如，运筹优化不如Lingo，数据分析不如SAS等。
（2）Lingo【运筹优化】 运筹优化问题的推荐软件。任何一项数学建模竞赛，优化问题起码占据半壁江山，如果你问我，只准备一个模型，该准备哪一个，我会毫不犹豫回答你：优化类模型。任何一个比赛，都会涉及到运筹优化，这也是一类能极大拉开论文档次的题目（不像统计类和预测类问题一样大家都比吹水）。优化类问题不仅模型重要，结果也很重要，因此，一款好的软件是必备工具。
（3）SAS【数据分析】 统计类问题的最佳选择。SAS是世界最大的私人软件公司，
世界500强90%都在使用SAS，
大数据时代下，数据类问题时有出现，SAS绝对是数据处理的最好工具。尽管目前SAS在中国的
市场占有率并不是很大，但从建模专业性上来说，统计软件SAS的功能毫无疑问是最强大的。
（4）SPSS【数据分析】 统计软件非常多，SPSS是很出名的一个，SPSS的最大特点是简单，容易入门。很多数学建模比赛拿过一两次奖的，都自称自己会且仅会使用SPSS。个人感觉，SPSS在处理某些问题是还是比较方便的，运气好的话，水个奖估计问题也不是太大，不过要想做到更高的水平，只会用SPSS的还是去歇着吧。
（5）mathematica【综合】 一款非常适合数学系学生使用的软件，拥有最强大的符号运算功能。近年来mathematica致力于在中国的数学建模竞赛中推广该款软件，尽管使用率远不及matlab，不过在很多问题上还是有自己独特的优势。