Partendo dai dati registrati dai (o nei) sistemi informativi durante la regolare attività quotidiana, è possibile analizzare in dettaglio le prestazioni dell'attuale modo di lavorare per identificarne criticità o opportunità di miglioramento.

Se la Discovery permette di acquisire modelli descrittivi e la Verification misura l'allineamento tra la realtà e dei preesistenti modelli di riferimento, questa applicazione permette di identificare come la situazione attuale (as-is) potrebbe essere migliorata (per questo Improvement).

Eventuali modelli di riferimento possono essere utilizzati per scoprire se i sistemi supportino effettivamente il mondo reale secondo quanto definito da requisiti o specifiche oppure se offrano opportunità di ottimizzazione.

Le conoscenza acquisita può essere successivamente utilizzata per effettuare simulazioni o predizioni con l'obiettivo di indagare gli effetti dell'introduzione di modifiche a qualsiasi aspetto dei processi.

[Figura - Process Intelligence Process Improvement]

Si utilizzano metodologie diverse, a seconda delle prospettive indagate (flusso di attività, organizzazione, regole) e della conoscenza richiesta (per esempio: bottle necks, prestazioni, analisi e ottimizzazioni delle risorse, simulazione di processi, predizioni, etc.). Alcune di queste sono derivate dai campi della Process Analysis (BPA), della Business Intelligence e della simulazione; altre sono algoritmi sviluppati ad hoc (alcuni dei quali legati al campo dell'analisi delle rete di Petri).
Tutte implementate in linguaggi di programmazione comunemente utilizzati (soprattutto R, il noto ambiente di calcolo statistico) o utilizzando dedicati strumenti di analisi sia open source che commerciali.