随着复杂系统领域研究方法的成熟，包括信息熵、混沌边缘等概念被应用于对音乐的分析和生成中。本文先介绍从复杂系统的视角分析音乐，之后是基于复杂网络的音乐类型分类，最后展示基于复杂适应系统的音乐生成工具。从这一系列研究，可以看到艺术之美的背后，有着坚实的科学理论做支撑。而跨学科的认知，可以促成对音乐进行更有深度的赏析。
音乐作为一种涌现现象，何为音乐？从还原论的定义来看，音乐不过是一段时间上连续的声音或寂静组成的序列。然而杰出的音乐作品，却有着1+1>2的效果，将交响乐拆分成不同乐器的独奏，就失去其壮丽；将其拆分成一个个乐章，听众就无法从中感受到完整的故事。而这背后的科学道理，就是涌现现象，即整体呈现了部分之和所不具有的性质。
传统音乐分析中，关注音乐的节奏，只考察节奏的快慢，然而一首乐曲中的节奏并非一成不变的。下文提到的研究通过对节奏异质性、切分节奏、模块结构的分析，介绍了一种复杂系统视角下对音乐作品的定量研究模式，并使用该方法分析了不同年代的西方古典音乐。
根据音符网络中度数的分布，可以计算该网络的同配性与传递性，具体的定义限于篇幅略去。值得注意的是，某些乐曲中持续时间短的段落和长时间段落，在度数分布上符合幂律法则，即乐曲中持续时间较长的模块，和较短的模块在其内部音符的持续时间上，有着相似的规律。
音乐作为一种艺术，就一定要推陈出新才能永葆生机。故而，可以将音乐的演化看成是复杂适应系统的一种特例。人类的创造力取决于(1)使用类似于“心理熵”的东西进行自组织，并动态保持在“混乱边缘”的能力，以及（2）在分析和联想处理模式之间转换的能力，即创造力的磨削理论。