Heurystyka reprezentatywności to tendencja do oceniania prawdopodobieństwa zdarzenia na podstawie tego, jak bardzo przypomina ono prototyp lub stereotyp, a nie na podstawie stawek bazowych lub innych informacji statystycznych.

Jeśli opiszemy cichą, uporządkowaną osobę lubiącą poezję, wiele osób oceni prawdopodobieństwo, że jest ona bibliotekarzem, wyżej niż prawdopodobieństwo, że jest ona sprzedawcą, mimo że liczba sprzedawców znacznie przewyższa liczbę bibliotekarzy. Opis jest bardziej zbliżony do prototypu bibliotekarza, więc reprezentatywność ma pierwszeństwo przed informacjami o wskaźnikach bazowych. Heurystyka jest skuteczna i często trafna, jednak generuje błędy systematyczne, gdy silne są stereotypy, a wskaźniki bazowe są ignorowane.

Kahneman i Tversky zidentyfikowali to uprzedzenie w serii klasycznych badań. Przyczynia się ono do błędów koniunkcji, błędnych ocen losowości i zaniedbania regresji do średniej. Świadomość heurystyki może poprawić osąd, ale siła oddziaływania prototypu pozostaje silna nawet wśród osób o wysokich umiejętnościach statystycznych.

Kiedy podobieństwo do obrazu mentalnego przeważa nad rzeczywistą częstością występowania, zaczyna działać heurystyka reprezentatywności.