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定量的リスク評価（QRA）ソフトウェアと手法は、リスクを定義するパラメータに基づいて、リスクの定量的推定値を提供します。これらは、金融セクター、化学プロセス産業、その他の分野で使用されています。
財務的な観点から見ると、定量的リスク評価には、資産の金銭的価値の単一損失期待値の計算が含まれる。
化学プロセス産業および石油化学産業において、定量リスク評価（QRA）は主に、望ましくない事象によって引き起こされる潜在的な人命損失（PLL）を特定することを目的としています。このような事象の影響をモデル化し、潜在的な人命損失を算出するために、専門ソフトウェアを使用することができます。一部の組織では、リスク出力を用いて、死亡事故を回避するために要するコスト（ICAF）を評価し、許容できないリスクと許容できるリスクを定量的に定義する基準を設定しています。
爆発物業界において、QRAは多くの爆発リスク評価に利用できます。特に、数量距離（QD）表に頼ることが現実的でない現場リスク分析において有用です。
上記で説明したQRAソフトウェアモデルの中には、単独で使用する必要があるものもあります。例えば、結果モデルの結果をリスクモデルに直接使用することはできません。一方、計算モジュールを自動的に連携させて処理を容易にするQRAソフトウェアプログラムもあります。また、一部のソフトウェアは独自開発であり、特定の組織内でのみ使用可能です。
QRA計算に必要なデータ処理量が膨大であるため、通常は、死亡確率が10%である爆発周辺などの危険区域を表すために2次元楕円を使用するアプローチが取られてきました。同様に、拡散結果の簡略化にも実用的なアプローチが用いられています。通常、拡散雲や蒸発プールの挙動を決定するために、平坦な地形と障害物のない世界が使用されます。しかし、平坦でない地形やプロセスプラントの複雑な形状が拡散雲の挙動に影響を与える場合、このアプローチは問題となります。2D危険区域と3D拡散モデリングの簡略化されたアプローチには限界がありますが、既知の仮定に基づいて大量のリスク結果を処理し、意思決定を支援することができます。コンピュータの処理能力が向上するにつれて、トレードオフは変化します。
危険事象の結果を真の3次元でモデル化するには、異なるアプローチが必要となる場合があります。例えば、丘陵地帯における雲の拡散を研究するために、計算流体力学（CFD）手法を用いるといった方法です。CFDモデルの作成には、モデリングの複雑さが増すため、モデリングアナリストが相当な時間を費やす必要があり、必ずしもすべての場合に正当化されるとは限りません。
安全分野におけるQRAの大きな制約の一つは、危険流体の封じ込め喪失と、それが放出された際に何が起こるかに主に焦点を当てている点です。このため、流体封じ込めに重点を置いていないものの、壊滅的な事故が発生する可能性のある危険産業（航空、医薬品、鉱業、水処理など）では、QRAは実用的とは言えません。こうした状況から、組織とその従業員の経験を活用し、故障や事象ツリーのモデリングを用いずに潜在的な人命損失（PLL）を算出するリスク評価プロセスが開発されました。このプロセスは、1990年代後半に市場に登場した最初の手法であるSQRAという名称で最もよく知られていますが、経験に基づく定量化（EBQ）という用語でより正確に表現できるかもしれません。現在では、この手法を実行するためのソフトウェアが複数あり、鉱業分野で世界的に広く利用されています。
より公平性を高め、米国ですでに高い収監率をさらに悪化させないために、全米の裁判所は、保釈や判決の決定を行う際に、被告人の経歴やその他の属性に基づいて定量的リスク評価ソフトウェアを使用し始めています。[ 1 ]このソフトウェアは、最も一般的に使用されているツールの1つであるNorthpointe COMPASシステムによって計算された再犯リスクスコア を分析し、2年間の結果を調べたところ、高リスクとみなされた人のうち、実際にその期間中に追加の犯罪を犯したのはわずか61%であり、アフリカ系アメリカ人の被告人は白人の被告人よりも高いスコアを与えられる可能性がはるかに高いことがわかりました。[ 1 ]これらの結果は、多くの分野でビッグデータと機械学習を使用することによって差別パターンを永続させるリスクに関して、機械倫理の分野で提起されているより大きな問題の一部です。[ 2 ] [ 3 ]