L'heuristique de représentativité est la tendance à juger la probabilité d'un événement en fonction de sa correspondance avec un prototype ou un stéréotype, plutôt qu'en fonction des taux de base ou d'autres informations statistiques.

Si l'on décrit une personne calme et ordonnée qui aime la poésie, beaucoup de gens estiment plus probable qu'il s'agisse d'un bibliothécaire que d'un vendeur, même si les vendeurs sont bien plus nombreux que les bibliothécaires. La description correspond davantage au stéréotype du bibliothécaire, et la représentativité prime donc sur la proportion de bibliothécaires. Cette heuristique est efficace et souvent précise, mais elle engendre des erreurs systématiques lorsque les stéréotypes sont tenaces et que l'on ignore la proportion de bibliothécaires.

Kahneman et Tversky ont mis en évidence ce biais dans une série d'études classiques. Il contribue aux erreurs de conjonction, aux erreurs d'appréciation du caractère aléatoire et à la négligence de la régression vers la moyenne. La prise de conscience de cette heuristique peut améliorer le jugement, mais l'influence du modèle reste forte, même chez les personnes ayant une solide connaissance des statistiques.

Lorsque la similarité avec une image mentale l'emporte sur la fréquence réelle, l'heuristique de représentativité est à l'œuvre.