अतीत और वर्तमान की जानकारी के आधार पर भविष्य के बारे में निर्णय लेना बेहतर होता है। पूर्वानुमान लगाना इन जानकारियों के आधार पर भविष्यवाणियां करने की प्रक्रिया है। व्यवसाय बिक्री, मांग, नकदी प्रवाह और आर्थिक स्थितियों का पूर्वानुमान लगाते हैं। इसके लिए सरल मूविंग एवरेज और ट्रेंड लाइन से लेकर जटिल सांख्यिकीय मॉडल और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम तक कई विधियां अपनाई जाती हैं।

कोई भी पूर्वानुमान सटीक नहीं होता। इसका महत्व अनिश्चितता को कम करने और मान्यताओं को स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करने में निहित है ताकि उनका परीक्षण और संशोधन किया जा सके। अल्पकालिक पूर्वानुमान आमतौर पर दीर्घकालिक पूर्वानुमानों की तुलना में अधिक सटीक होते हैं। विशेषज्ञ निर्णय को शामिल करने वाली गुणात्मक विधियाँ तब उपयोगी होती हैं जब ऐतिहासिक डेटा सीमित हो या संरचनात्मक परिवर्तनों की अपेक्षा हो।

पूर्वानुमान इन्वेंट्री स्तर, कर्मचारियों की संख्या, बजट और निवेश संबंधी निर्णयों को प्रभावित करते हैं। जो संगठन पूर्वानुमानों को स्थिर प्रतिबद्धताओं के बजाय गतिशील उपकरणों के रूप में देखते हैं, वे वास्तविकता में बदलाव आने पर अधिक प्रभावी ढंग से अनुकूलन कर पाते हैं। इसलिए, पूर्वानुमान का अनुशासन विश्लेषणात्मक तकनीक को भविष्यवाणी की सीमाओं के प्रति उचित सम्मान के साथ जोड़ता है।