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El análisis de sensibilidad es un método de análisis que se usa para identificar cuántas variaciones en los valores de entrada de una variable determinada afectarán los resultados para un modelo matemático. El análisis de sensibilidad se puede aplicar en una serie de disciplinas diferentes, que incluyen análisis de negocios, estudios ambientales, ingeniería, física y química.

El análisis de sensibilidad se refiere a la incertidumbre inherente a los modelos matemáticos en los que los valores de los insumos utilizados en el modelo pueden variar. Es la herramienta analítica complementaria al análisis de incertidumbre, y los dos se usan a menudo juntos. Todos los modelos compuestos o los estudios realizados para sacar conclusiones o inferencias para las decisiones de política se basan en suposiciones con respecto a la validez de las entradas utilizadas en los cálculos. Por ejemplo, en la valoración patrimonial, la relación rendimiento sobre activos (ROA) supone que se puede llegar a un cálculo válido y preciso de los activos de una empresa, y que es razonable analizar los beneficios, o rendimientos, en relación con los activos como medio de evaluar una empresa con fines de inversión.

Las conclusiones extraídas de estudios o cálculos matemáticos pueden alterarse significativamente dependiendo de cómo se define una determinada variable o los parámetros elegidos para un estudio. Cuando los resultados de un estudio o cálculo no cambian significativamente debido a las variaciones en los supuestos subyacentes, se consideran robustos. Si las variaciones en los aportes o suposiciones fundamentales cambian significativamente los resultados, el análisis de sensibilidad puede emplearse para determinar cómo los cambios en los insumos, las definiciones o los modelos pueden mejorar la precisión o la solidez de los resultados.

En un contexto comercial, el análisis de sensibilidad se puede utilizar para mejorar las decisiones basadas en ciertos cálculos o modelos. Una empresa puede usar el análisis de sensibilidad para identificar los mejores datos que se recopilarán para análisis futuros, para evaluar suposiciones básicas con respecto a la inversión y el rendimiento de la inversión (ROI), o para optimizar la asignación de activos y recursos. Un ejemplo simple de análisis de sensibilidad utilizado en los negocios es un análisis del efecto de incluir cierta información en la publicidad de una empresa, al comparar los resultados de ventas de anuncios que difieren solo en si incluyen o no la información específica.

Los modelos de computadora se utilizan comúnmente en la predicción del clima, el medio ambiente y el cambio climático. El análisis de sensibilidad puede usarse para mejorar dichos modelos al analizar cómo varios métodos de muestreo sistemáticos, entradas y parámetros del modelo afectan la precisión de los resultados o las conclusiones obtenidas de los modelos de computadora.

Las disciplinas de física y química a menudo emplean análisis de sensibilidad para evaluar resultados y conclusiones.El análisis de sensibilidad ha demostrado ser particularmente útil en la evaluación y el ajuste de modelos cinéticos que implican el uso de varias ecuaciones diferenciales. Se puede analizar la importancia de diversos insumos y los efectos de la varianza en las entradas de los resultados del modelo.

Es una práctica estándar en ingeniería el uso de modelos de computadora para probar el diseño de las estructuras antes de que se construyan. El análisis de sensibilidad ayuda a los ingenieros a crear diseños más confiables y sólidos mediante la evaluación de puntos de incertidumbre o amplias variaciones en las posibles entradas y sus correspondientes efectos sobre la viabilidad del modelo. El refinamiento de los modelos de computadora puede afectar significativamente la precisión de las evaluaciones de factores tales como la capacidad de estrés del puente o los riesgos de túnel.