Вначале создается компьютерная модель объекта, а также применяется компьютерное моделирование для формирования молекул на месте проведения исследования. Модель может быть как двухмерной, так и трехмерной.

Для создания двухмерной модели используется теория графов. Граф - это абстрактная структура, которая содержит узлы, соединенные ребрами. В молекулярных графах узлами соответствуют атомы, а ребра - связям между атомами. Часто в молекулярных графах опущены атомы водорода. Узлы и ребра могут иметь свойства связанные с ними. Например, для узлов это может быть атомное число или тип атома, а для ребер число связей. Эти свойства могут быть полезны при проведении операций над молекулярным графом. Графы дают только представление о том, в каком порядке связаны между собой атомы в молекуле. Подграфы – это подмножество узлов и ребер в графе, например, бензол является подграфом молекулярного графа аспирина. Таким образом, данный граф может выполнен различными способами и не соответствовать стандартному изображению химической структуры. Изображение в виде «дерева» - это особый вид графа, в котором есть только один единственный путь подключения каждой пары вершины, то есть, нет циклов и ароматических колец.

Также необходимо иметь средства для распространения информации о молекулярных графах от компьютера к компьютеру. Это достигается различными способами. Наиболее общий способ это использование таблиц соединения. Альтернативный путь представления и распространения молекулярного графа через использование линейного описания. Недавно нашло широкое признание линейное представление - упрощенная молекулярная внутренняя линейная вводная спецификация (Simplified Molecular Input Line Entry Specification (SMILES)). Одна из причин широкого использования SMILES заключается в том, что всего несколько правил необходимо для написания и понимания большинства SMILES строк.

Такая интерпретация молекул может быть названа «естественным языком» органической химии. Тем не менее, они лишь указывают на атомы и порядок их связывания. Стерические и электронные свойства могут зависеть от того, в каком положении в пространстве находятся трехмерная структура или конформация. Таким образом, это придает особый интерес к разработке алгоритмов и систем баз данных, содержащих информацию о трехмерной структуре и конформации.

Но использование трехмерной структуры связано с рядом проблем. Большинство молекул, представляющих интерес, может иметь более одной низкоэнергетической конформации и во многих случаях количество доступных структур очень велико. Поэтому необходимы эффективные алгоритмы, принимающие во внимание конформационную гибкость. Истинное представление о молекулярных свойствах и характеристиках могут быть получены очень сложными вычислительными моделями, разработанными на основе квантовой механики и молекулярной симуляции. Эти вычислительные модели не разработаны для работы с большим числом молекул и поэтому необходима разработка более эффективных вычислительных методов для представления ключевых характеристик молекулярных конформаций.

Данные о трехмерной структуре вещества получают из экспериментальных данных ядерно-магнитного резонанса или рентген - кристаллографии. После обработки экспериментальных данных представление о трехмерной структуре записываются в специальную базу данных. К примеру Кембриджская структурная база (CSD) данных содержит данные о структуре, полученных методом рентген - кристаллографии, более чем 400,000 органических и органометаллических веществ. Протеиновая база данных содержит информацию о более чем 44,000 структурах протеинов, протеин-лигандных комплексов, нуклеиновых кислот, гидрокарбонатных структурах, полученных в результате рентген-кристаллографии и ядерно-магнитного резонанса. Обе базы данных широко используются и постоянно обновляются.