Каждая из перечисленных выше логик отвечают решению специфических задач и имеют ограниченную сферу применимости. Например, временная логика нашла широкое применение при описании процессов, развернутых во времени (классический пример — линейное программирование, описание алгоритмов и сценариев); логика веры и знания — при анализе неполных систем высказываний или высказываний потенциально противоречивых (анализ полноты системы аргументов при рассмотрении сведений о предметной области, собранных методом экспертного опроса); логика предикатов используется при формализации рассуждений и синтезе гипотез; экстенсиональная и интенсиональная логики, предложенные Р. Монтегю, широко используются при представлении естественно-языковых суждений (системы искусственного интеллекта, предназначенные для автоматического перевода) и так далее.
Интересный подход к анализу естественно-языковых рассуждений предложен нашим соотечественником Б.А. Куликом в предложенной им логике естественных рассуждений, явное приложение которой в аналитике — анализ полноты и непротиворечивости системы аргументов для построения выводов.
Кроме того, существует обширный класс многозначных логик (отображающих суждения не на двухкомпонентное множество исходов «Истинно/Ложно», а на множество большей мощности); начало развитию этого класса было положено польским логиком Яном Лукасевичем в 1921 году. Интересно, что трехзначная логика Лукасевича была предвосхищена еще в работах таких философов как Уильям из Оккама и Георг Гегель. Благодаря дальнейшим исследованиям трехзначной логики, было введено понятие класса многозначных логик, включающего и бесконечнозначную логику, отображающую высказывания на континуум от 0 до 1. Свойства многозначных множеств позволяют использовать их при описании вероятностных процессов.
Чрезвычайно интересно для решения задач аналитики направление нечетких логик (fuzzy logic), предложенных Л. Заде. Они также применяются для решения задач, связанных с формализацией описаний процессов, носящих нечеткий, лингвистический характер. Это направление взято за основу при разработке систем поддержки информационно-аналитической работы в интересах информационно-аналитических подразделений органов государственного управления США.
Как явствует из приведенных сведений, современная логика предлагает множество инструментальных логических систем, комбинирование которых позволяет отчасти решать сложные проблемы, сопряженные с информационно-аналитической работой. Это требует от аналитиков (особенно тех, кто по долгу службы выступает в роли постановщика задач перед разработчиками специализированных инструментальных средств поддержки ИАР) хотя бы минимальных познаний в этой сфере, обеспечивающих ему возможность оценить применимость тех или иных методов для решения конкретных задач.
