Формальные модели эмоций в исследованиях по искусственному интеллекту ставят целью определение эмоций в форме, применимой для конструирования роботов. Основными подходами в настоящее время являются KARO, EMA, CogAff, Affective Computing и модель Фоминых—Леонтьева.
 KARO («Knowledge, Actions, Results and Opportunities» = «Знание, действие, результат и возможности») основано на модели ОСС (Ortony, Clore, Collins), описывающей качественную и количественную сторону 22 видов эмоций. Качественно ОСС описывает условия возникновения каждой эмоции, количественно указывает, как интенсивность эмоции определяется условиями её возникновения и какие переменные определяют интенсивность. Например, эмоция благодарности качественно определяется как результат «чьих-то похвальных действий и приятных связанных желательных событий». Интенсивность благодарности определяется 1) суждением о похвальности действия, 2) неожиданностью этого события, 3) желательностью этого события.
 Ниже приводится описание когнитивной структуры 22 эмоций в ОСС.
 В ОСС простейшими эмоциями считаются радость, сводящаяся к удовольствию, и горе, сводящееся к неудовольствию.
 Кроме признака удовольствие — неудовольствие, которое В. Вундт называл знаком эмоции, в ОСС используется признак желательное — нежелательное событие. В этих терминах группа эмоций, которую называют «удача другого» будет выглядеть следующим образом.
 Ещё один признак это предполагаемое — подтвердившееся событие. С помощью этого признака в ОСС получается ещё 6 эмоций.
 Кроме того, в ОСС рассматриваются 4 сложных эмоции.
 KARO является формализацией модели ОСС на основе формальной логики.
 EMA также восходит к модели ОСС. Для описания эмоций используется несколько переменных: полезность, желательность (D), вероятность события (p) и т. п. С помощью этих переменных несколько эмоций определяются следующим образом.
 CogAff описывает общую архитектуру управления действием.
 Affective computing декларирует возможность распознавания эмоций человека роботом по лицевому выражению и характерному поведению. Также декларируется возможность внешнего выражения эмоций роботом. Переход из одного эмоционального состояния в другое описывается с помощью цепи Маркова.
 В модели Фоминых-Леонтьева эмоция определяется как числовая функция (имеющая смысл силы эмоции) от некоторого набора параметров, описывающих ситуацию. Для каждого вида эмоций описан свой набор параметров. Для каждого агента (человека, животного, робота) и для каждой эмоции возможна своя функция F, определяющая силу эмоции в зависимости от величины аргументов.
Е = F(…)
 Такие общие представления близки к ОСС. Различие заключается в выборе параметров и наборе параметров, соответствующих каждой эмоции. Основным параметром для утилитарных эмоций является количество полученного (потерянного) ресурса R или уровень достижений. Если ситуация описывается только этим параметром, то при
 Для радости и горя Е = F(R).
 При этом подразумевается, что ситуация уже завершилась и величина R точно известна. Эмоции, возникающие после завершения ситуации, называются констатирующими. Если ситуация ещё не завершилась, то в модели ситуации агента может быть сформирована оценка или прогноз величины R, которая обозначается РR. Параметр РR формирует предшествующие эмоции
 Для надежды и страха Е = F(р,РR).
 В частности, если рассмотреть параметр R как функцию от времени (банковский счет, например) R(t), то прогноз можно делать с помощью производной dR(t)/dt.
 В производится построение разложения ещё нескольких десятков эмоций в виде выпуклой комбинации восьмерки базовых эмоций. Например,
 вина = a*горе + b*удовлетворение,
 где a и b числовые положительные коэффициенты а + b = 1.
 В на основе анализа мимических выражений эмоций получены значения а =0.7, b = 0.3.