Un análisis de decisiones completo tendrá que incluir un análisis de sensibilidad. Las conclusiones finales dependen de las probabilidades y utilidades usadas y, en realidad, raramente se tiene la certeza absoluta de que las probabilidades y utilidades que se han utilizado son las verdaderas.

En el análisis de sensibilidad las probabilidades utilizadas en el modelo se hacen variar a lo largo de un intervalo de valores, margen de variabilidad o de confianza en el que hay un grado de certeza razonable de que el valor real de la variable de interés cae en este intervalo. De esta manera podremos comprobar la robustez de los resultados obtenidos y de las conclusiones a las que se ha llegado. Si las conclusiones después de realizar un análisis de sensibilidad son las mismas que las del primer análisis, la decisión es mucho más robusta o fiable que si ocurre lo contrario. Si las conclusiones son opuestas o diferentes se deberá apuntar que los cambios en el valor de la variable de interés pueden hacer variar las conclusiones del análisis, es decir, que los resultados son muy sensibles al valor de la variable en cuestión.