Це стосується оптимізації в умовах невизначеності галузь оптимізації, де існують невизначеності в даних або моделі, і широко відомий як стохастичне програмування або проблеми стохастичної оптимізації.

Невизначеність іноді поділяють на три великі категорії: алеаторна, епістемічна та онтологічна невизначеність.

Проблеми оптимізації в умовах невизначеності характеризуються необхідністю приймати рішення, не знаючи, якими будуть їхні повні наслідки.. Такі проблеми виникають у багатьох сферах застосування та створюють багато цікавих проблем у концепції та обчисленнях.

Теорія невизначеного оптимального керування стосується рівнянь оптимальності, невизначеного оптимального керування, оптимального керування з перемиканням невизначеної системи та оптимального керування для невизначеної системи із затримкою часу. Невизначений оптимальний контроль має застосування у виборі портфоліо, розробці та іграх.

Короткий зміст Теорія зменшення невизначеності була розроблена Чарльзом «Чаком» Бергером. Він передбачає, що люди можуть зменшити невпевненість щодо інших, отримуючи інформацію про них. Три причини, через які люди зазвичай відчувають невпевненість, включають очікування попередньої взаємодії, цінність стимулу та відхилення.

«Золоте правило» метрології стверджує, що похибка вимірювання повинна бути менше ніж 10% допуску. Якщо ця вимога виконується, то невизначеність вимірювання практично не впливає на допуск.