Fuzija multisenzorskih podataka je proces pribavljanja više skupova podataka od više senzora s namjerom izgradnje preciznijeg skupa podataka. Često se smatra točnijim od podataka s jednim senzorom, ova vrsta fuzije informacija ima mnoge primjene. Na primjer, kombiniranje podataka iz temperaturnog senzora sa senzorom za hladnoću vjetra može pomoći nekome iznutra da shvati koliko bi vani moglo biti hladno. Osim u meteorološkim aplikacijama, multisenzorska analiza podataka može se primijeniti i na analizu okoliša, upravljanje transportom i praćenje ciljeva.
Mnoge primjene multisenzorske fuzije podataka pokazuju koliko fuzija informacija može biti korisna. Kada podaci dolaze iz više izvora, određeni skupovi podataka mogu se revidirati, zamijeniti ili izrezati iz spojenih podataka. Na primjer, morski biolog zainteresiran za praćenje kitova mogao bi koristiti fuziju podataka za praćenje čimbenika za koje on ili ona misli da bi mogli utjecati na navike kitova. Krajnji rezultat procesa fuzije multisenzorskih podataka mogao bi biti vizualna karta kretanja kitova povezana s temperaturom morske vode ili drugim čimbenicima. Ove vrste aplikacija oslanjaju se na mnoge tehnike, uključujući fizičku opremu, algoritme i srodnu matematiku fuzije informacija.
Tehnologija senzora, matematički procesi i primjena spojenih skupova podataka određuju praktičnu primjenu multisenzorske fuzije podataka. Tehnologija i procesi koji se koriste za kombiniranje integriranih podataka mogu se smatrati oponašanjem prirodne ljudske sposobnosti da percipira okoliš i donosi odluke na temelju pet osjetila. Senzori temeljeni na tehnologiji i srodne tehnike potrebne za fuziju podataka mogli bi, međutim, biti specifičniji od ljudske percepcije.
Kombinacija ovih specifičnih skupova podataka definirajuća je značajka multisenzorske fuzije podataka i razlikuje fuziju informacija od integracije podataka. Međutim, integracija podataka veliki je dio procesa spajanja podataka s više senzora i može se smatrati gradivnim blokom za izgradnju naprednijih skupova podataka. Na primjer, senzor može snimiti mnogo različitih skupova temperatura unutar određenog vremenskog razdoblja i kasnije napraviti veći skup tijekom dužeg vremenskog razdoblja. Međutim, ovaj se proces razlikuje od analize podataka s više senzora jer općenito ne uključuje informacije iz mnogo različitih izvora.
Kao dio procesa spajanja podataka, integracija podataka je neodvojiva. Bez informacija koje pruža snažna integracija podataka, ne bi bilo osnove za spajanje podataka s više senzora. Zapravo, uobičajena vrsta analitike podataka s više senzora je spajanje podataka niske razine. Ovaj proces se odnosi na kombinaciju neobrađenih podataka za stvaranje novih skupova podataka za koje se općenito očekuje da će biti specifičniji i sintetičniji od neobrađenih podataka.