バウンディングボックスとは、物体検出（物体検知）で利用される画像アノテーション作業の1つである。
バウンディングボックスという単語はAI関連以外でも用いられる。一般的には、様々なソフトウェアで利用される選択ツールで、オブジェクトを選択するとオブジェクトを囲うように表示される長方形の枠線のことを指す。
AIに関連して用いられる場合のバウンディングボックスとは、物体検出（物体検知）で利用される画像アノテーション作業の1つである。
画像の中にある特定のオブジェクトの領域を四角（長方形）で囲む作業を実施する場合の、四角の枠線をバウンディングボックスという。
また、四角の枠線で囲む作業自体を指してバウンディングボックスと呼ぶこともある。
アノテーション専用ツールを用いてバウンディングボックスを付与する場合、オブジェクトごとに枠線の色（種類）を事前に決めて、そのオブジェクトに対応する色（種類）の枠線を選択してから囲むというのが一般的である。例えば、犬は青、猫は赤、樹木は緑、などと事前にツールに設定したうえで囲い込む。
オブジェクトを曲線的に正確に囲むセマンティックセグメンテーションとは異なり、あくまでも四角の枠線でオブジェクトの領域を囲むため、作業自体はより平易である。
他の手法同様、バウンディングボックスを利用した学習におけるAIの予測精度を高めるためには、大量の正確なアノテーションデータが必要である。