Współcześnie wnioskowanie przyczynowe rozwija się od lat 1970–1990 razem z cybernetyką i wnioskowaniem statystycznym. Jest ono rozumiane jako proces tworzenia alternatywnych probabilistycznych modeli przyczynowych badanych zjawisk i dokonywania pomiędzy nimi wyboru oparty na konfrontowaniu ich przewidywań z obserwacjami empirycznymi. Wśród głównych podejść do zagadnienia ważną rolę odgrywa model Neymana-Rubina (potencjalnych rezultatów), modele równań strukturalnych, i model Pearla (sieci bayesowskie).
Zarys historii Filozofia Zawodność wnioskowań empirycznych rozpoznano już w starożytności – zagadnienie to nosi współcześnie nazwę problemu indukcji. Wnioskowanie przyczynowe wiąże się z dodatkowym, ontologicznym pytaniem o definicję związków przyczynowych. W historii prób konceptualizacji zarówno wnioskowania, jak i przyczynowości, różni autorzy nadawali każdemu z tych pojęć wąsko określone znaczenia. Wczesne nowożytne definicje związków przyczynowych ewoluowały m.in. w pismach J.S. Milla i D. Hume’a. Kategoria ta była w trakcie XIX i na początku XX wieku w większości marginalizowana przez empirycystów i pozytywistów logicznych, oraz wpływowych statystyków takich jak K. Pearson i R.A. Fisher – skłaniali się oni bowiem do przekonania, że nauka może mówić jedynie o korelacjach.