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El análisis de sensibilidad se usa en finanzas corporativas y otros campos como un medio para hacer predicciones basadas en cambios en las variables. Al hacer una predicción, las variables que producen la mayor dispersión entre los diferentes resultados previstos son dignos de un examen más cercano. Sin probar diferentes variables individualmente, es difícil determinar cuáles son independientes y qué variables son las más críticas para el resultado.

Una aplicación frecuente del análisis de sensibilidad es la estimación de cómo las diferentes cifras de ventas y demanda tendrán un impacto en el balance de una empresa. Si, por ejemplo, las ventas son un 10% más altas de lo proyectado, se puede esperar un margen de beneficio y ganancias para el trimestre diferente. Los costos variables también deberían cambiar.

El análisis de sensibilidad ayuda a las empresas a distinguir entre muchas variables diferentes y determinar su impacto general en el negocio. Al usar este método, un analista elegirá varios escenarios diferentes posibles para probar. Cada variable se prueba individualmente para determinar su impacto en el conjunto. Si la variable independiente X aumenta en un 10%, por ejemplo, entonces la variable dependiente Y puede cambiar en un 30%. La variable X es por lo tanto importante, e Y es sensible a los cambios en X.

Dado que puede haber otras variables importantes, los cálculos continúan mediante el análisis de otros. Si un cambio en una variable resulta en un gran cambio en otra, la primera variable puede ser muy importante. Una empresa puede usar esto para identificar los objetivos necesarios para fines de planificación comercial. Si, por ejemplo, una pequeña empresa identifica el tamaño de su presupuesto de publicidad como una variable importante para el beneficio anual, la empresa puede decidir aumentar el gasto en anuncios impresos y televisivos.