在这一部分，我们关心的问题是人们是如何做出决策的？人们所经历的正常决策过程有何缺陷？在决策时，人们受制于时间的压力和注意的限制，那么这些是如何影响这个决策过程的？我们如何设计好的系统去支持和改进人们的决策？
大多数早期对决策的研究都集中在最佳的、理性的决策上，其假设是如果研究者能指定与不同的选择项相应的价值，那么他就可以应用一些数学模型。最后产生一个最佳的选择。决策的理性模型也叫做常态模型。它主要依据两个理论：（1）经典效用理论。其原则是最大限度地获得期望的价值，即损失最少和得益最大的规则；（2）概率理论。它以贝叶斯定理为基础，其原则是按照统计期望值对备择方案做出比较和评价，实现决策最优化。这两个理论都强调了决策的理性原则。常规决策理论通过把实际要作的决策和理想的决策过程相比较，为有效地解决问题和正确的决策提供了一个基础。它认为决策的有效性可从决策的客观质量或合理程度、决策执行人对该决定的接受程度或支持程度与做出决策和执行政策所需要的时间三方面来检验。由于决策信息的不完善及其他各种因素的影响，使得多数决策都具有一定风险。在这种情况下，决策者就必须根据以往情境中取得的经验和主观概率，估算各种事件发生的概率。
我们必须注意，生活中得到更多应用的，是主观期望效用理论，它强调了个体的差异。研究者发现，决策时如果理性地去考虑与所可能的选项有关的因素和结果，实在太困难了。他们提出了一些模型认为人们的决策只依赖简单的、不完全的选择项就可以了。他们通常把这种描述模型称为“启发式”。西蒙认为能常人们并不是做出一个唯一的最好的或最合适的决策，而是选择一个能达到目的的“足够好”的决策，即获得一种满意感就行了。这种决策方法简称为“满意决策”。在该模型中，决策者做出决定时只选择一个可被接受的选项就行了。
如果信息量相对较小而且时间又很充裕，决策时人们需要仔细分析各种选项和它们的“效用”，但如果信息量超过了人们的认知加工能力的限制，而且时间也有限，这时人们倾向于采用启发式决策。启发式的运用中常常导致偏见的出现，这是需要引起我们注意的。
自然决策中，其决策特征、认知连续体理论和情景意识是值得引起重视的内容。
决策支持系统是把数据处理的功能和各种模型等决策工具结合起来，以帮助决策的电子计算机信息处理系统。它能够在复杂的迅速变化的外部环境中，给各级管理人员或决策者提供有关的信息资料，并协助决策者制定和分析决策。决策支持系统使用的电子计算机技术是数据库、模型库以及可能进行实时处理的计算机网络系统。其基本特征是能够协助管理者或决策者，特别是协助高层管理者制定决策；系统的重点在于易变性、适应性以及快速的响应和回答；系统允许用户自己启动和控制。决策支持系统面对的是决策过程，它的核心部分是模型体系的建立，它提供了方便的用户使用的接口，广泛地建立和应用决策支持系统，将极大的提高决策的科学水平。
专家系统（ES）是一种大型复杂的智能计算机软件，是人工智能开始走向实用化的标志和里程碑，是人工智能从一般思维规律走向专门知识利用的突破口。专家系统的特点有：
(1)可存储一个或多个专家的知识或经验，能以接近专家的水平在特定领域内工作。
(2)能高效、准确、迅速的工作，不会像人类专家那样产生疲倦和不稳定性。
(3)使人类专家的领域知识突破了时间和空间的限制，ES程序可以永久保存，并复制任意多的副本，以在不同地区和部门使用。
(4)可通过符号处理进行的中形式的推理，也可以对不确定数据进行推理。
(5)具有透明性，能以可理解的方式解释推理过程。
(6)具有自学习能力，可总结规律，不断扩充和完善系统自身。
(7)能提高生产率，产生巨大的社会效益，经济效益，军事效益。
当然，决策过程中的局限性和偏见以及问题解决中的局限性都值得我们关注。