全球首台工业机器人1962年诞生于美国。美国工程师George Charles Devol, Jr.提出“通过Teaching（示教）和Playback（再现）来灵活应对自动化的机器人”，他的思路与被誉为“机器人之父”的企业家Joseph Frederick Engelberger擦出了火花，由此诞生了名为“Unimate（=拥有通用能力的作业伙伴）”的工业机器人。
工业机器人按照ISO 8373定义，它是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人。工业机器人是自动执行工作的机器装置，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。
工业机器人的典型应用包括焊接、刷漆、组装、采集和放置（例如包装、码垛和 SMT）、产品检测和测试等; 所有的工作的完成都具有高效性、持久性、速度和准确性。
最常使用的机器人构造为关节型机器人、SCARA机器人、delta机器人和直角座标机器人（高架机器人或x-y-z机器人）。 机器人会展现不同程度的自律：
- 一些机器人系透过程式设计而能忠实、无变异、高度准确的一再执行特定动作（反复动作）。这些动作取决于程式设定的常式，这些常式订定一系列协同动作的方向、加速度、速度、减速度、距离。
- 其他机器人则更有弹性，因为这些机器人可能连作业目标的方位，甚或对目标所需完成的作业，都需要进行辨识。例如，为了更精确的导引，机器人常包含机器视觉子系统做为其视觉感测器，连接到强大的电脑或控制器。对于现代工业机器人而言，人工智能、或者任何被误认为人工智能的东西，成为日益重要的因素。
乔治·戴沃尔最早提出了工业机器人的概念，并在1954年申请了专利。 (专利批准在1961年). 在1956年，戴沃尔和约瑟夫·恩盖尔柏格基于戴沃尔的原先专利，合作建立了Unimation公司。1959年Unimation公司的第一台工业机器人在美国诞生，开创了机器人发展的新纪元。
Unimation公司以后授权其技术给川崎重工和GKN，分别在日本和英国生产Unimates工业机器人。在一段时间以来，Unimation的唯一竞争对手是美国俄亥俄州的辛辛那提米拉克龙公司(Cincinnati Milacron Inc.)。但是，在1970年代后期，在几家大型日本企业集团开始生产类似的工业机器人之后，这局面从根本上改变了。
工业机器人在欧洲兴起得相当快，在1973年ABB机器人公司和库卡机器人(KUKA)公司就把机器人带入市场。
在70年代末，对于机器人技术的兴趣在增加，许多美国公司进入该领域，包括例如通用电气和通用汽车公司（其成立的与日本发那科公司合资的发那科(FANUC)机器人公司等大型公司。美国的创业公司包括Automatix和Adept Technology。在1984年的机器人热潮时期，Unimation公司被西屋电气公司以$1.07亿美元收购。西屋电气公司于1988年将Unimation公司出售给法国史陶比尔Faverges SCA公司，这家公司仍然制造关节型机器人适用于一般工业和洁净室的应用，并且于2004年底甚至收购博世公司的机器人事业部。
定义参数编辑
- 轴数 – 在一平面中取得任意点需要两个轴；在空间中取得任意点需要三个轴。要完全控制手臂终端（意即手腕）的指向，需要另外三个轴（平摆、俯仰及横摇）。某些设计（例如SCARA机器人）牺牲运动性以换取成本、速度、精度。
- 自由度 – 通常跟轴数一样。
- 工作包络面 – 在空间中机器人可触及的区域。
- 运动学 – 机器人的刚体元件及关节的实际配置，决定了机器人所有可能的动作。机器人运动学的类别包含关节型、卡式座标型、平行型及SCARA。
- 承载量或载重量 – 机器人能举起多少重量。
- 速率 – 机器人能多快使其手臂终端就定位。本参数可由各轴的角速率或线速率定义，或者以复合速率，意即以手臂终端速率来定义。
- 加速度 – 一轴能多快加速。此系一限制因素，因为在进行短距离移动或需要常常改变方向的复杂路径时，机器人可能无法达到其最大速度。
- 准确度 – 机器人可以多接近要求位置。准确度的度量方式即机器人的绝对位置与要求位置的差距。利用外部感测设备如视觉系统或红外线，可改善准确度。
- 再现性 – 机器人再次回到程式设定的某位置的能力有多好。这跟准确度不一样。可能告诉它去某X-Y-Z位置的时候，它只走到距离那个位置不到1 mm的地方，那么这是准确度问题，可以透过校正改善。但是如果那个位置经教导并置入控制器内存，而每次它都回到距离教导位置0.1mm之内的地方，则其再现性在0.1mm以内。
准确度及再现性是截然不同的度量方式。再现性对机器人而言通常是最重要的规范，而且它类似测量中的“精确度”─参照准确度及精密度。ISO 9283[8]确立测量准确度及再现性的方法。一般而言，机器人会被送去一个教导位置数次，每次都会前往4个其他位置再回到教导位置，然后测量误差值。接着用这些样本在三度空间中的标准差来量化再现性。一般的机器人当然可能会发生超过再现性的位置误差，而这可能是程序问题。再者，工作包络的不同部位会有不一样的再现性，而且再现性也会随着速率跟酬载而变。ISO 9283规定要在最大速度及在最大酬载下测量准确度及再现性。然而如此产生的数据比较悲观，因为机器人在轻负载及速度时的准确度及再现性会好很多。工业程序中的再现性也受到端接器（例如握爪）的准确度影响，甚至也受到握爪上用来抓取物件的“手指”设计的影响。例如，如果机器人从螺丝的头部拾起这个螺丝，螺丝可能会呈现随机的角度。后续尝试把螺丝放进螺丝孔的动作就很容易失败。诸如此类的情境可以透过“导入特征”加以改善，像是使孔的入口呈锥形（倒角）。
- 运动控制 ─ 对于某些应用，像是简单的采集和放置的组装作业，机器人只需要在数量有限的预先教导位置之间往返。对于更复杂的应用，像是焊接及涂装（喷漆），一定要沿着空间中的路径以指定的方位及速度持续控制运动。
- 动力源 ─ 有些机器人使用电动马达，其他则使用液压致动器。前者会比较快，后者则是出力较大且有利于喷漆之类的应用，因为火花可能引发爆炸；然而，手臂内部的低度加压空气可防止可燃蒸气及其他污染物进入。
- 驱动 ─ 有些机器人透过齿轮连接马达及关节；其他则是马达直接连接关节（直接驱动）。使用齿轮导致可测量到的“背隙”，这是一轴的自由移动。较小的机器人手臂常常运用高速、低扭矩的DC马达，通常需要较高的齿轮比，而这会有背隙的缺点，在这样的案例常会改用谐波齿轮减速器(Harmonic drive)。
- 顺应性 ─ 这是施加力量于机器人一轴能使之移动的角度或距离总量的度量。因为顺应性的关系，在携带最大酬载时机器人走到的位置会比没有携带任何酬载的时候稍微低一些。在携带高酬载而需要降低加速度的场合，顺应性也会对超越量有所影响。
