Kvalitativno sklepanje je sklepanje, ki ne temelji na številkah, temveč na vrsti bolj abstraktnih ali izpopolnjenih podatkov. Pogosto se primerja s kvantitativnim sklepanjem, ki po definiciji temelji na številčnih vrednostih ali statistiki. Nekateri bi lahko kvalitativno sklepanje opisali kot “intuitivno” sklepanje, kjer so vključeni logični rezultati odvisni od manj tehničnih dejavnikov. Mnogi ga vidijo tudi kot sklepanje na »višji ravni« kot zgolj kvantitativno sklepanje, ki zahteva le določeno število izračunov, da je uspešno.
Ena od zanimivosti kvalitativnega sklepanja v enaindvajsetem stoletju je ta, da je bilo uporabljeno ne samo za človeško misel, ampak tudi za umetno inteligenco. Umetna inteligenca je sposobnost tehnologij, da posnemajo človeško ali živalsko misel in sprejemajo odločitve na podlagi spreminjajočih se dejavnikov. V tem prizadevanju ima kvalitativno sklepanje pomembno vlogo, saj je del izziva za razvoj tehnologij uporaba več kot le številk za ustvarjanje logičnih rezultatov. To je le majhen del poti, s katero si znanstveniki prizadevajo pomagati, da tehnologije reproducirajo funkcije organskih možganov, kjer je sodobna znanost prinesla nekaj impresivnih uspehov, a se je soočila tudi z nekaterimi na videz nepremostljivimi izzivi.
Strokovnjaki bi kvalitativno sklepanje opredelili kot vse, kar ne temelji le na številkah. Projekt kvalitativnega sklepanja lahko vzame številne slike ali pogoje in jih poskuša analizirati z manj tehničnega vidika, kot bi zahtevalo kvantitativno sklepanje. V zgodnjih letih računalništva so se znanstveniki osredotočali skoraj izključno na kvantitativno sklepanje, saj so se tudi najzgodnejši računalniki izkazali za tovrstno logično delovanje. Čeprav so računalniki lahko daleč presegli človeško sposobnost kvantitativnega sklepanja, se prvotno niso mogli ujemati z večino človeških sposobnosti za kvalitativno sklepanje.
V sedanjem času se ta enačba hitro spreminja, saj je inženirjem uspelo tehnologijam omogočiti nekatere osnovne vrste kvalitativnega sklepanja. Programerji lahko na primer vnesejo nekatere splošne okoljske dejavnike v računalniški program in dobijo nazaj nekaj logičnih rezultatov, tudi če se nato uvedejo nepričakovani dejavniki; prejšnje tehnologije bi se v takšnih situacijah pogosto preprosto zaklenile. Tovrstna »logika opazovanja« ima velike posledice za prihodnost umetne inteligence; mogoče je, da bodo znanstveniki prihodnosti omogočili računalnikom nadaljnje modeliranje človeške misli in posledično človeškega vedenja, kar bi lahko dramatično spremenilo vlogo tehnologije v globalni družbi.