Использование принципа в теории вероятностей и статистике
Одной из проблем оригинальной формулировки принципа является то, что он применим только к моделям с одинаковой описательной способностью (то есть предполагает выбор простейшей из моделей, одинаково хорошо объясняющих наблюдательные факты).
Более общую форму бритвы можно получить из байесовского сравнения моделей.
Этот метод позволяет выбрать модель, оптимальную с точки зрения и её сложности, и её мощности (описательной силы).
Как правило, абсолютно точно данная задача не решается, но используются такие приближения, как информационный критерий Акаике, байесовский информационный критерий, вариационные байесовские методы, false discover rate и метод Лапласа.
В научных дисциплинах машинном обучении и искусственном интеллекте принцип Оккама используется в подходе Occam learning, или в более общем виде в Free energy principle.