Cuando hacemos una predicción o pronóstico, tomamos una decisión o buscamos la causa de un hecho determinado estamos evaluando la probabilidad de que determinados acontecimientos vayan a ocurrir o hayan ocurrido. Nuestras predicciones sobre acontecimientos futuros se basan en información incompleta, parcialmente imprevisible y ambigua, en los que la certeza de nuestros juicios se sitúan en un margen determinado de probabilidad. Es un margen de incertidumbre. El razonamiento probabilístico es importante en el ámbito profesional cuando no pueden contemplarse en su totalidad todas las VV posibles que influyen o dan lugar a una determinada consecuencia.
El diagnóstico clínico en medicina y psicología, la potencial eficacia de metodologías innovadoras en educación, sentencias judiciales, pronósticos electorales,... son ejemplos de juicios predictivos en los que las conclusiones no son inequívocamente ciertas.
El razonamiento probabilístico constituye una modalidad de pensamiento que se enfrenta a problemas abiertos, no muy bien delimitados, en un mundo cambiante y complejo, generando por tanto, formas de percibir, computar y representar las VV externas para emitir juicios que permitan estimar esa variabilidad y actuar sobre el entorno. Las leyes de probabilidad juegan un papel similar a las leyes de la lógica en el razonamiento deductivo y constituyen un modelo normativo o prescriptivo respecto a las inferencias probabilísticas.