Existem modelos teóricos que tentam formalizar o funcionamento das emoções, dentre os quais se destaca o modelo OCC (ORTONY et al., 1988), que relaciona as emoções aos eventos que as geram. Composto de 22 emoções, o modelo admite três formas de estímulo, eventos do ambiente, ações de indivíduos e objetos, bem como a reação do individuo simulado a estes estímulos, positivo ou negativo. Por possuir uma estrutura fácil de traduzir para o meio computacional, o modelo OCC se tornou o modelo de emoções mais utilizado quando se deseja simular emoções. Entretanto, o modelo gera sempre as mesmas emoções a partir de um mesmo estímulo, o que não reflete com exatidão a condição humana, onde muitas vezes ocorrem reações emocionais diferentes para uma mesma ocasião. As redes Bayesianas são uma excelente ferramenta para modelagem de problemas reais por utilizarem o raciocínio probabilístico, que se diferencia do raciocínio lógico, utilizado pela maioria das ferramentas computacionais, por permitir o trabalho com informações incompletas do ambiente, situação comum neste tipo de problema, seja pela dificuldade, imprecisão ou, até mesmo, impossibilidade de coleta destas informações. Sendo assim, para se adicionar a imprevisibilidade característica do ser humano ao modelo OCC, a estrutura proposta por uma rede Bayesiana é uma excelente abordagem a ser adotada, onde a incerteza que as emoções possuem podem ser apresentadas.