La forma dell'Universo non può essere discussa con i termini quotidiani, perché tutti i termini devono essere quelli della relatività einsteiniana. La geometria dell'universo non è quindi la geometria euclidea ordinaria della nostra vita quotidiana.
Secondo la teoria speciale della relatività, è impossibile dire se due eventi distinti si verificano contemporaneamente se questi eventi sono separati nello spazio. Parlare di "forma dell'universo (in un punto nel tempo)" è ingenuo dal punto di vista della relatività speciale. A causa della relatività della simultaneità non si può parlare di punti diversi nello spazio come "nello stesso punto nel tempo" né, quindi, di "forma dell'universo in un punto nel tempo".
Ciò che gli astrofisici fanno è chiedere se un particolare modello dell'universo è coerente con ciò che è noto attraverso osservazioni e misurazioni dell'universo. Se l'universo osservabile è più piccolo dell'intero universo (in alcuni modelli è di molti ordini di grandezza più piccolo o addirittura infinitesimale), l'osservazione è limitata a una parte dell'insieme.
La considerazione della forma dell'universo può essere divisa in due:
- la geometria locale, che si riferisce soprattutto alla curvatura dell'universo, soprattutto nell'universo osservabile, e
- geometria globale, che si riferisce alla topologia dell'universo nel suo complesso, la cui misurazione potrebbe non essere possibile.
L'universo osservabile è la base per testare qualsiasi modello dell'universo. Si tratta di un volume sferico (una sfera) centrato sull'osservatore, indipendentemente dalla forma dell'universo nel suo insieme. Ogni luogo dell'universo ha un proprio universo osservabile, che può o meno sovrapporsi a quello centrato sulla Terra.
Recenti misurazioni hanno portato la NASA a dichiarare: "Ora sappiamo che l'universo è piatto con solo un margine di errore dello 0,4%". All'interno di un modello, il modello FLRW, l'attuale forma più popolare dell'Universo che si adatta ai dati osservazionali è il modello piatto infinito. Ci sono altri modelli che si adattano ai dati.
