Zwei nicht für Tabellenkalkulationen geeignete Aufgaben sind:

1. komplexe Datenanalyse, die ausgefeilte statistische Modellierung oder maschinelles Lernen erfordern: Tabellenkalkulationen eignen sich hervorragend für grundlegende Berechnungen und Visualisierungen, aber ihnen fehlt ihnen die Leistung und Flexibilität dedizierter statistischer Softwarepakete (wie R oder SPSS) oder Bibliotheken für maschinelles Lernen (wie Scikit-Learn in Python). Der Versuch, komplexe Analysen in einer Tabelle durchzuführen, kann umständlich, fehleranfällig und schwer zu reproduzieren sein.

2. Verwalten einer großen relationalen Datenbank mit vielen miteinander verbundenen Tabellen: Tabellenkalkulationen sind für relativ flache Datenstrukturen ausgelegt. Wenn Sie eine große Datenbank mit zahlreichen Tabellen verwalten müssen, die über Beziehungen (z. B. Kunden, Bestellungen, Produkte) verknüpft sind, ist ein Datenbankverwaltungssystem (DBMS) wie MySQL, PostgreSQL oder SQL Server weitaus angemessener. Tabellenkalkulationen würden in diesem Szenario unglaublich unhandlich und anfällig für Datenkonsistenzen werden.