Investigamos modelos, métodos y sistemas inteligentes para apoyar procesos de toma de decisiones complejos en presencia de incertidumbre, información incompleta, heterogénea o imprecisa y múltiples criterios. Nuestra investigación integra análisis multicriterio, modelado de preferencias, teoría de conjuntos difusos, optimización, aprendizaje automático y técnicas basadas en datos para mejorar la representación, análisis y resolución de problemas de decisión. Se presta especial atención al desarrollo de modelos de decisión robustos, adaptativos e interpretables capaces de integrar diferentes fuentes de información y conocimiento humano.