Un moyen pour déterminer la sensibilité d'un système aux variations d'un ensemble de paramètres (au sens large) est de calculer le gradient d'une fonction réponse du système par rapport à ces paramètres. On aura alors une estimation locale (i.e. dépendante de l'état du système) et déterministe. Outre la définition de la fonction réponse, qui dépend de l'application recherchée, la principale difficulté peut être de calculer ce gradient. En effet, le nombre de paramètres peut être trop grand et la dépendance de la fonction réponse aux variations de ces paramètres trop indirecte pour une simple estimation de ce gradient par un calcul de taux d'accroissement. Dans ce cas on peut utiliser les méthodes adjointes, qui fourniront un résultat exact pour un coût numérique raisonnable. Les sensibilités locales exactes ainsi obtenues par méthode déterministe peuvent ensuite être utilisée pour une grande variété d'applications : comprendre le fonctionnement du système en mettant en évidence des données importantes, éliminer les données peu importantes, déterminer les effets des variations d'un jeu de paramètre sur le comportement du système, construire et/ou optimiser un système, effectuer des analyses locales d'incertitude...