认知偏差，是在判断中偏离规范和/或理性的系统模式。该主题经常在心理学、社会学和行为经济学中被进行研究。
尽管大多该些偏见的现实已被可重复（英语：reproducible）的研究证实，关于如何对这些偏见进行分类或如何解释它们经常存在争议。 一些认知偏差的几个理论原因是已知的，这些偏差通过其共同的生成机制（例如嘈杂的信息处理（英语：noisy information-processing））提供了对偏差的分类。 Gerd Gigerenzer 曾批评将认知偏见视为判断错误，并倾向于将其解释为与逻辑思维的理性偏差。
解释包括信息处理规则（英语：information-processing rules，或称心理捷径（英语：mental shortcuts）），称为启发式，大脑用来产生决定或判断。偏见有多种形式，表现为认知（“冷”）偏见，例如心理噪音（英语：mental noise），或动机（“热”）偏见，例如当信念被一厢情愿扭曲时。两种效果可以同时存在。
关于这些偏见中的一些是否被视为无用或非理性（英语：irrational），或者它们是否会导致有用的态度或行为，也存在争议。例如，在结识他人时，人们倾向于提出引导性问题，这些问题似乎偏向于确认他们对这个人的假设。然而，这种确认偏差也被认为是社交技巧（英语：social skill）的一个例子。一种与他人建立联系的方式。
尽管这项研究绝大多数涉及人类受试者，但在非人类动物中也发现了一些表明存在偏见的发现。例如，猴子已经表现出厌恶损失，而在老鼠、鸽子和猴子中已经观察到双曲折现（英语：Hyperbolic discounting）等现象。
这些偏差多半会影响信念的形成、商业与经济决策、以及其他一般的人类行为它们是可复制与再现的，面临特定情境时，一般可预期人们会有相应的偏差倾向。
这些偏差大多是由归因偏差导致。
在心理学和认知科学中，记忆偏差是一种认知偏差，导致记忆的强化、弱化（包括能否想起的机会、想起所需的时间，或两者皆有），或者记忆内容的改变。记忆偏差有很多种，如下：
几率性推论是指根据有关几率的资讯推论事情的可能性，而几率的估算通常来自统计资料，因此两者密不可分。以下列出不熟悉或误用几率造成的错误认知或推理：
这是一些科学实验或统计研究容易发生的偏差。
以下列出解释认知偏差成因的常见理论：
2012年一篇《心理学公报》文章表明，至少有八种看似无关的偏差可由同一种信息论的产生机制产生，此机制假设从人类记忆储存与提取资讯时，杂乱的资讯处理过程导致了偏差。
