Beim Grid Computing werden die Stärken von Computerclustern überregional und dezentral in Form von Grids genutzt. Während Computercluster in der Regel aus lokal begrenzten Rechnerverbunden bestehen, greift Grid Computing überregional auf Rechnerkapazitäten innerhalb eines Rechnerverbunds zu. Vernetzt werden hierbei nicht nur Computer, sondern auch Datenbanken, Hard- und Software sowie Rechenkapazitäten. Im Rahmen des Grids koppeln Provider global sowie lokal verteilte Computerressourcen über Schnittstellen (Nodes) und Middleware. Diese ordnen sie anschließend virtuellen Organisationen zu, die wiederum ermitteln, welche Ressourcen Tasks übernehmen können bzw. wie sich die Rechnerleistung im Rahmen einer Anwendung optimal verteilen lässt.
Zum Einsatz kommt Grid Computing sowohl zu kommerziellen Zwecken als auch zur wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Datenanalyse und -verarbeitung. Übersteigen komplexe Prozesse die Rechenleistung eines Computers oder eines lokalen Computerclusters, so kann Grid Computing dabei helfen, große Datenmengen zu integrieren, auszuwerten oder darzustellen. Eine spezielle Hardware ist beim Grid Computing nicht Voraussetzung. Vielmehr sorgt die Middleware (Software für den Austausch von Daten zwischen den Anwendungen) auf gekoppelten Rechnern dafür, dass freie Rechnerkapazitäten im Rahmen der virtuellen Organisation zur Verfügung stehen.