，强调新知识只能通过溯因建立。这与在社会科学和人工智能中使用旧含义溯因的常见用法相反。皮尔士声称产生新规则的实际过程不受逻辑规则的“牵制”。他指出人们拥有先天能力来正确的做推理；将拥有这种能力解释为进化带来的好处。皮尔士对“溯因”的第二种用法类似于归纳法。
应用.溯因法已经应用于人工智能的各种任务。溯因法的最直接的应用是自动检测系统中的故障：给出与有关故障和表现的理论和一组故障（故障的可见效果），可以使用溯因法来推导故障的某个集合好像是问题的原因。溯因法也用于建模自动计划。