Funkcja arcus tangens (arctan) znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, od cyfrowego przetwarzania sygnałów, przez moduły orientacji urządzeń mobilnych i platformy Internetu Rzeczy (IoT), po systemy sterowania wbudowanego. Jednak złożoność obliczeniowa i wymagania dotyczące pamięci, charakterystyczne dla istniejących metod jej obliczania, stanowią istotne wyzwanie w systemach o ograniczonych zasobach sprzętowych. W niniejszej pracy przedstawiono autorskie metody zwiększania wydajności i dokładności aproksymacji funkcji arcus tangens. Poprzez optymalizację współczynników w istniejących algorytmach, zastosowanie aproksymacji wielomianowych wyższych stopni i aproksymacji przedziałowych, a także wprowadzenie zmodyfikowanego algorytmu CORDIC (Coordinate Rotation Digital Computer), zaproponowane rozwiązania pozwalają znacząco ograniczyć błędy obliczeniowe przy zachowaniu umiarkowanego zapotrzebowania na zasoby sprzętowe. Eksperymentalna weryfikacja przeprowadzona z wykorzystaniem 32-bitowego mikrokontrolera ARM Cortex-M3 oraz 8-bitowego mikrokontrolera AVR ATmega328 wykazała znaczną poprawę dokładności, umożliwiając redukcję błędu nawet o trzy rzędy wielkości przy efektywnym wykorzystaniu zasobów. Zaproponowane metody stanowią praktyczne rozwiązania dla systemów wbudowanych działających w czasie rzeczywistym, zapewniając kompromis między złożonością obliczeniową a precyzją.Uzyskane wyniki mogą znaleźć zastosowanie m.in. w urządzeniach IoT, czujnikach mobilnych i innych platformach o ograniczonych zasobach sprzętowych, otwierając drogę do dalszego rozwoju metod aproksymacji funkcji transcendentalnych.