Trong thực tế có rất nhiều tình huống chúng ta phải rút ra những kết luận tốt từ những bằng chứng nghèo nàn và không chắc chắn thông qua việc sử dụng những suy diễn không chắc chắn. Đây không phải là nhiệm vụ không thể thực hiện được, trái lại chúng ta có thể thực hiện rất thành công trong nhiều lĩnh vực trong cuộc sống, chẳng hạn những chuẩn đoán y học đúng đắn và đề xuất cách điều trị thích hợp từ những triệu chứng không rõ ràng, phân tích những trục trặc của xe ô tô dựa vào biểu hiện của nó, nhận ra bạn bè chỉ qua giọng nói hoặc điệu bộ của họ...
Lý thuyết chắc chắn đảm bảo tiếp cận thực tế cho lý thuyết xác xuất trong quản lý lập luận không chắc chắn trong hệ chuyên gia.
Đối với dấu hiệu không chắc chắn, người ta gán một nhân tố chắc chắn CF(Certainty Factor) để thể hiện độ tin cậy vào dấu hiệu đó. Số này chạy từ -1, ứng với sai hoàn toàn, đến +1, ứng với đúng hoàn toàn. Số dương thể hiện sự tin cậy, số âm thể hiện sự không tin cậy.
Có hai loại không chắc chắn: một là dữ liệu ban đầu cho không chắc chắn, không đủ, không đáng tin cậy,... hai là các luật sử dụng không hợp logic, suy luận ngược từ kết luận về điều kiện, hay còn gọi là suy luận theo kiểu phỏng đoán. Vì vậy, ở đây ta cũng có hai loại hệ số CF là hệ số chắc chắn cho dữ kiện(fact) và hệ số chắc chắn cho luật(rule). Để dễ phân biệt ta kí hiệu CFf dùng cho dữ kiện và CFr dùng cho luật.