La búsqueda federada es un enfoque para la recuperación de información que agrega resultados de consultas de múltiples fuentes de información. La búsqueda federada permite a un usuario enviar una sola consulta y recibir resultados de múltiples sistemas, si los recursos de datos se almacenan en las instalaciones o con un proveedor de servicios en la nube, sin tener que consultar cada uno de los sistemas de forma individual. La palabra federar significa "unirse" o "unir".
Un motor de búsqueda federado sale a múltiples fuentes de datos que pertenecen a la federación simultáneamente, proporcionando al usuario final resultados de consultas en tiempo real tomados directamente de la fuente de información requerida. Los resultados de la consulta se pueden integrar para que aparezcan como si fueran de una sola fuente, o se pueden mostrar en secciones separadas de la misma página de resultados de búsqueda (SERP). Por lo general, los motores de búsqueda federados utilizan interfaces de programación de aplicaciones (API) para acceder a múltiples fuentes de datos y código de conector para devolver resultados de consulta de manera coherente. Sin embargo, puede resultar difícil clasificar los resultados de fuentes dispares en tiempo real. Esto requiere la aplicación de múltiples algoritmos predictivos, un concepto conocido como aprendizaje profundo.
Algunos programas de búsqueda federados pueden integrar la búsqueda de fuentes federadas y no federadas. En tal escenario, la aplicación de búsqueda federada crea índices para fuentes no federadas y los busca junto con los índices nativos de las fuentes de información federadas. La mayoría de las veces, este tipo de búsqueda federada híbrida se lleva a cabo consultando índices que en realidad son instantáneas de las fuentes de datos que se toman de forma periódica.
La búsqueda federada también puede denominarse búsqueda distribuida, búsqueda integrada, búsqueda entre bases de datos o búsqueda universal.