Systemy tranzycyjne wykorzystywane są do opisu zachowania systemów z wyróżnionymi stanami i przejściami pomiędzy tymi stanami. Zachowanie opisywanych systemów może charakteryzować się pewnymi niejednoznacznościami w przejściach pomiędzy stanami wpływającymi na przewidywania stanów następnych. W referacie przedstawione zostanie podejście do modelowania takich niejednoznaczności w przewidywaniu stanów następnych wykorzystujące teorię zbiorów przybliżonych. Modele oparte o zbiory przybliżone budowane są nad systemami tranzycyjnymi (także czasowymi systemami tranzycyjnymi) opisującymi zachowanie systemów. W proponowanym podejściu wykorzystywana jest zarówno standardowa definicja zbiorów przybliżonych jak i definicja oparta o VPRSM (Variable Precision Rough Set Model). Jako przykłady wykorzystania proponowanego podejścia przedstawione zostaną: modelowanie zachowania organizmu biologicznego Physarum polycephalum oraz analiza danych z eye-trackera.