A dokkolás lényegében a konformációs analízis egy speciális esetének tekinthető, ahol a kismolekula belső szabadsági fokainak változtatása mellett a kismolekula és a makromolekula kölcsönös térbeli helyzetét meghatározó három eltolási és három forgatási szabadsági fokot is változtatjuk. Ily módon tehát a konformációkeresés közben egyszerre változtatjuk a dokkolandó molekula alakját és a kötőhelyen elfoglalt pozícióját. A dokkolás célja a kötőkonformáció megtalálása. A dokkolás hatékonyságát a mintavételezés és a kötőkonformációk rangsorolásának együttes hatékonysága adja. A dokkolás lehetséges hibái is erre a két összetevőre vezethetők vissza, így beszélhetünk mintavételezési (sampling error) vagy rangsorolási hibákról (ranking error). A dokkolás során a ligandum kötéshosszait és szögeit, a gyűrűk, kettős és hármas kötések, valamint szimmetrikus csoportok torziós szögeit általában nem változtatjuk. A ligandum kezelésének szempontjából megkülönböztetünk merev és flexibilis dokkoló algoritmusokat. A merev dokkoló módszerek (pl. a DOCK [Kuntz és mtsai, 1982] program első verziói) a ligandumoknak egyszerre csak egy adott konformációját képesek dokkolni. Mivel ez rendkívül gyors, ezért lehetőség van előre generált konformerkönyvtárak szekvenciális dokkolására, és ezáltal a ligandum flexibilitásának figyelembevételére. Növelheti a hatékonyságot, hogyha több konformerből álló alkönyvtárakat egyszerre dokkolunk. A flexibilis dokkoló módszerek ezzel szemben a ligandumoknak csak egy konformerét igénylik, és a konformációk generálását a kötőhelyen végzik. Idetartoznak a stochasztikus mintavételezést alkalmazó Monte Carlo-módszeren (pl. ICM [Abagyan és mtsai, 1994]) vagy genetikus algoritmuson (pl. GOLD [Jones és mtsai, 1995]) alapuló eljárások. A Monte Carlo-módszerek a ligandum véletlenszerűen kiválasztott konformereiből indulnak ki. Ezután a kötőhellyel kialakított kölcsönhatások alapján döntenek az adott konformáció megtartásáról vagy elvetéséről. A genetikus algoritmusok a ligandum lehetséges kötőkonformációit kromoszómákként kezelik, amelyek génjei egy-egy szabadsági foknak felelnek meg. A módszer az evolúció szabályai szerint választja ki a legalacsonyabb energiájú kötőkonformációkat. Alapvetően más megközelítést alkalmaznak az ún. inkrementális dokkoló eljárások (pl. FlexX [Rarey és mtsai, 1996]). Itt a molekulát először fragmensekre bontjuk, majd viszonylag merev szerkezetű és specifikus kölcsönhatási pontokat tartalmazó alapfragmenseket választunk ki, amelyeket a kötőhelyre dokkolunk. Az algoritmus azonosítja a kötőhely betölthető kölcsönhatási pontjait, ezeket háromszögekként ábrázolja, és arra törekszik, hogy az alapfragmens ezek közül minél többet elfoglaljon. A következő lépésben történik az alapfragmenshez kapcsolódó flexibilis molekularészek dokkolása, és így a teljes ligandum felépítése a kötőhelyen. Az alapfragmensek illesztésének pontossága nagyban befolyásolja a molekula távolabbi részeinek helyes felépítését. Az inkrementális módszer előnye, hogy a lehetséges kötőkonformációk száma a kötőhely sztérikus feltételeinek figyelembevételével gyorsan csökken. Mivel az alapfragmens pozicionálása nagyon alapos mintavételezéssel történik, ezért az ilyen típusú dokkoló módszerek különösen alkalmasak lehetnek fragmensek és kombinatorikus könyvtárak dokkolására. Említést érdemel, hogy az ún. szintetikusan hozzáférhető, vagyis kémiai építőkövekből kémiai szintézisek által létrehozható, ún. implicit óriás (milliárdos) virtuális molekulakönyvtárak dokkolására kifejezetten alkalmasak az inkrementális dokkolók (Beroza és mtsai, 2022). Az ún. szisztematikus módszerek közé tartozik a Glide (Friesner és mtsai, 2004; Halgren és mtsai, 2004), amely a nagyon alapos mintavételezési eljárásból származó nagy mennyiségű konformert egy hierarchikus szűrési eljárással igyekszik leszűkíteni a legvalószínűbb kötőkonformációkra. A Glide a fehérjeszerkezetet egy rácsmodellel ábrázolja, így a dokkolás a receptor rácspontjaira előre kiszámolt kölcsönhatási felület alapján történik. A rácsfelületek számítása ugyan sokáig tart, de ezt a dokkolás során csak egyszer kell megtenni, így nagy virtuális könyvtárak gyorsabban szűrhetők.