Większość złożonych systemów, jakie rozpatruje się w nauce, technologii i gospodarce, ma niepełne i niepewne informacje o swej strukturze i zachowaniu. Do grona metod, jakimi można je analizować i oceniać (probabilistyka, zbiory rozmyte i zgrubne), warto dołączyć teorię sza-rych systemów (GST), bo nie wymaga ona wielu założeń o wielkości i rozkładzie próbki tkwią-cych we wspomnianych metodach, a upoważniająca do zastosowań GST minimalna liczba danych n ≥ 4. Za jej pomocą można prognozować przyszłe zachowanie systemu, oceniać współzależność wektorów obserwacji oraz oceniać efektywność reakcji na możliwe sytuacje i podejmować optymalne decyzje w tym względzie, a także je grupować i badać skupienie.