数学建模是一种将实际问题转化为数学模型，并通过求解模型来得出解决方案的方法。在实际应用中，有许多实用的数学建模工具可以使用，以下是其中一些常用的工具：
1.MATLAB：MATLAB是一种功能强大的数值计算和科学计算软件，广泛应用于数学建模领域。它提供了丰富的数学函数库和工具箱，可以方便地进行数据处理、优化、统计分析等操作。
2.Python：Python是一种通用的编程语言，也常用于数学建模。它具有简洁易读的语法和强大的科学计算库，如NumPy、SciPy和Pandas等，可以进行矩阵运算、优化、统计分析等任务。
3.R语言：R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。它拥有丰富的统计函数库和绘图功能，适用于处理大规模数据集和进行复杂的统计分析。
4.Excel：Excel是一种常见的电子表格软件，也可以用于简单的数学建模任务。它提供了丰富的函数和图表功能，可以进行数据处理、回归分析、规划求解等操作。
5.GAMS：GAMS（GeneralAlgebraicModelingSystem）是一种专门用于线性规划和混合整数规划的建模工具。它提供了一种高级的语言和求解器，可以方便地建立和解决复杂的优化问题。
6.LINDO：LINDO是一种专门用于线性规划和整数规划的建模工具。它提供了直观的用户界面和强大的求解器，可以快速求解大规模的优化问题。
7.SAS：SAS是一种全面的商业数据分析软件，也可以用于数学建模。它提供了丰富的数据处理和统计分析功能，适用于处理大规模数据集和进行复杂的统计分析。
8.SPSS：SPSS是一种常用的统计分析软件，也可以用于数学建模。它提供了丰富的统计函数和图形功能，适用于进行描述性统计、回归分析等任务。