Heuristique de jugement
Il existe deux catégories d'heuristiques : les statistiques et les non statistiques. Les heuristiques les plus connues, telle que la représentativité, font partie de la deuxième catégorie. Les heuristiques non statistiques sont le reflet d’une incapacité des individus à appliquer des principes statistiques de base dans la vie quotidienne. Les heuristiques statistiques, elles, sont plus ou moins des équivalents intuitifs aux principes statistiques. Elles suggèrent que les individus ont une compréhension sommaire des statistiques. Par exemple, si une femme provient d'un échantillon dans lequel il y a 35 % de coiffeuses et que les individus supposent qu’elle a 35 % de chance de pratiquer cette profession, et ce, sans tenir compte d’informations supplémentaires telles que, par exemple, des informations stéréotypées, alors, il s’agit d’une heuristique statistique.
Métaheuristique
Il est admis que, d’un point de vue très général, aucune métaheuristique n’est réellement meilleure qu’une autre. En effet, une métaheuristique ne peut prétendre être plus efficace sur "tous" les problèmes, bien que certaines "instances" (c’est-à-dire l’algorithme lui-même, mais aussi un choix de paramètres et une implémentation donnée) puissent être plus adaptées que d’autres sur certaines classes de problèmes. Cette constatation est décrite par le théorème du "" (« pas de déjeuner gratuit »).