V statistiki se intervali zaupanja uporabljajo kot ocene intervalov za parametre populacije. Pogosto se uporabljajo v znanosti in tehniki za testiranje hipotez, statistično kontrolo procesov in analizo podatkov. Čeprav je intervale zaupanja mogoče izračunati ročno, je običajno lažje in veliko hitreje uporabiti specializirane statistične programe ali napredne grafične kalkulatorje.
Če lahko izjavo verjetnosti v obliki P(L≤θ≤U) = 1 – α zapišemo tako, da sta L in U izključno funkciji vzorčnih podatkov in je θ parameter, potem je interval med L in U zaupanje interval. To definicijo je mogoče izraziti na bolj intuitiven in praktičen način, če rečemo, da bo izjava, da je parameter θ v intervalu zaupanja, resnična 100 (1 – α) % krat, ko je izjava podana. Izraz (1 – α) je znan kot koeficient zaupanja.
Za primer normalno porazdeljene populacije z znanim povprečjem μ in znano varianco σ2 lahko interval zaupanja 100(1 – α) okoli povprečja izračunamo z enačbo x – zα/2σ/√n ≤ μ ≤ x + zα/ 2σ/√n, kjer je zα/2 zgornja 100α/2 odstotna točka standardne krivulje normalne porazdelitve. To je preprost primer, ker pravo povprečje in varianca celotne populacije običajno nista znana.
Intervali zaupanja se najpogosteje uporabljajo za določitev, kako dobro se določen parameter ujema z danim naborom podatkov. Na primer, če se interval zaupanja za dani nabor podatkov razteza od 45 do 55 s koeficientom zaupanja 0.95, bi lahko trdili, da vsaka podatkovna točka, ki spada v to regijo, spada v populacijo s 95-odstotno zanesljivostjo. Povečanje koeficienta zaupanja zaostri interval, kar pomeni, da je manjši razpon spremenljivk mogoče razložiti z večjim zaupanjem. Zmanjšanje koeficienta zaupanja razširi interval, vendar zmanjša zaupanje.
Za nekatere aplikacije, kot so normalno porazdeljene populacije z znanimi srednjimi vrednostmi in variancami, so enačbe, ki se uporabljajo za izračun intervalov zaupanja, zlahka na voljo. Statistične tabele se lahko uporabijo za iskanje vrednosti za zα/2. Druge aplikacije, kot je analiza podatkov v inženirstvu, zahtevajo bolj izpopolnjene metode izračuna. Običajno je bolj praktično uporabiti statistični program za določitev intervalov zaupanja za te primere. Statistični programi so lahko še posebej uporabni, kadar so nabori podatkov izjemno veliki in morajo biti rezultati predstavljeni grafično.