La teoria della decisione (o teoria della stima da non confondere con teoria della scelta razionale o con la simile teoria delle decisioni) è lo studio matematico-statistico del modo di scegliere fra varie alternative possibili. La teoria della decisione può essere divisa in due rami: la teoria della decisione normativa che analizza le conseguenze di una scelta o che determina le decisioni ottimali tenendo conto di ipotesi e restrizioni, e la teoria della decisione descrittiva che analizza il motivo per cui gli agenti prendono una decisione piuttosto che un'altra. La teoria della decisione è strettamente legata alla teoria dei giochi ed è considerato uno studio interdisciplinare che coinvolge economisti, statistici, psicologi, biologi, studiosi di scienze politiche, filosofi e informatici. Applicazioni empiriche di questa teoria sono generalmente operate grazie a metodi statistici ed econometrici.

Negli sport da combattimento, la decisione è il risultato di un incontro determinato dai giudici di gara qualora la lotta non si sia conclusa per knock-out.

La decisione è la scelta di intraprendere un'azione, tra più alternative considerate (opzioni), da parte di un individuo o di un gruppo (decisore). Il processo che porta alla decisione, o meglio il processo decisionale, viene talvolta citato con la locuzione di lingua inglese decision making, ed è ad esempio importante nelle scelte di business da parte del management aziendale.

Nella teoria delle decisioni (per esempio nella gestione dei rischi), un albero di decisione è un grafo di decisioni e delle loro possibili conseguenze, (incluso i relativi costi, risorse e rischi) utilizzato per creare un 'piano di azioni' (plan) mirato ad uno scopo (goal). Un albero di decisione è costruito al fine di supportare l'azione decisionale (decision making). Nel machine learning un albero di decisione è un modello predittivo, dove ogni nodo interno rappresenta una variabile, un arco verso un nodo figlio rappresenta un possibile valore per quella proprietà e una foglia il valore predetto per la variabile obiettivo a partire dai valori delle altre proprietà, che nell'albero è rappresentato dal cammino (path) dal nodo radice (root) al nodo foglia. Normalmente un albero di decisione viene costruito utilizzando tecniche di apprendimento a partire dall'insieme dei dati iniziali (data set), il quale può essere diviso in due sottoinsiemi: il training set sulla base del quale si crea la struttura dell'albero e il test set che viene utilizzato per testare l'accuratezza del modello predittivo così creato. Nel data mining un albero di decisione viene utilizzato per classificare le istanze di grandi quantità di dati (per questo viene anche chiamato albero di classificazione). In questo ambito un albero di decisione descrive una struttura ad albero dove i nodi foglia rappresentano le classificazioni e le ramificazioni l'insieme delle proprietà che portano a quelle classificazioni. Di conseguenza ogni nodo interno risulta essere una macro-classe costituita dall'unione delle classi associate ai suoi nodi figli. Il predicato che si associa ad ogni nodo interno (sulla base del quale avviene la ripartizione dei dati) è chiamato condizione di split. In molte situazioni è utile definire un criterio di arresto (halting), o anche criterio di potatura (pruning) al fine di determinarne la profondità massima. Questo perché il crescere della profondità di un albero (ovvero della sua dimensione) non influisce direttamente sulla bontà del modello. Infatti, una crescita eccessiva della dimensione dell'albero potrebbe portare solo ad aumento sproporzionato della complessità computazionale rispetto ai benefici riguardanti l'accuratezza delle previsioni/classificazioni. Una sua evoluzione è la tecnica della foresta casuale (random forest).