А приори вероватноћа се односи на значај који се додељује појединим исходима пре експеримента, у условима када подаци нису познати. А приори вероватноћу додељује сваки доносилац одлуке понаособ, што представља слабост концепта. Ипак, предност му је што омогућава давање исказа о појавама пре њиховог директног посматрања.

Комбинујући а приори вероватноће са условном дистрибуцијом резултата експеримента, користећи се Бајесовом теоремом, добијају се а постериори вероватноће.

Прво Даниел Бернули, а затим у 20. веку Џон фон Нојман су покушали да укључе концепт вероватноће у проблем доношења одлуке. По њима, пошто људско знање није савршено, свака одлука се доноси са одређеном несигурношћу. Математички посматрано, теорија вероватноће остаје иста, али се може мењати значај који доносилац одлуке додељује појединим резултатима одлуке.

Концепти а приори и а постериори вероватноће су значајни јер је на њима базирано закључивање о популацији на основу узрока.