우리가 배워서 알고 있는 지식 중에는 움직일 수 없는 절대적인 진리들도 있고 ( i.e. 모든 인간은 죽는다.) 불확실성을 무시하면서 풀 수 있는 문제들과 분야들도 많다.

하지만, 주어진 증상에 대한 관찰결과를 통하여 병을 진단하거나 병세에 따른 병의 예후를 추론하고 예측하는 경우와 같이 불확실성을 고려하여 확률적으로만 답을 찾을 수 밖에 없는 분야들도 많다.

베이지안 네트웍을 활용하여 인과관계들에 관한 지식을 그림으로 모델링 해서 분석추론하고 예측하는 이유는 사전데이터들에 의해 얻어진 지식을 표현하고 추가데이터로 업데이트하여 주어진 조건에 맞게 적응하도록 동적으로 분석할 때 주로 적용한다.

인공지능 분야에서 사전 데이터로 얻어진 지식을 모델링하고 모든 추가 데이터들을 각각의 확률에 맞게 기계학습이 이루어 지도록 조건부확률에 입각한 학습을 달성하게 하는 것이 베이지안 네트웍이며 의료분야 또는 품질분야와 같이 기존지식과 새로운 데이터들의 불확실성을 꼭 함께 고려해야 하는 분야들에 필수적으로 널리 활용된다.