В этой работе разрабатывается модель для анализа краниометрических переменных, использующая Paraconsistent Artificial Neural Networks, основанная на аннотированной Paraconsistent Logic двух значений. Такая логика обладает способностью измерять неопределенность, непоследовательность и паракомплектность. Параконсонистическая логика была использована в нескольких приложениях, подверженных этим ситуациям, что представляет собой новый математический инструмент в искусственном интеллекте.Предлагаемый здесь цефалометрический анализ состоит из количественного определения скелетных и зубных расхождений по Paraconsistent Logic. Использование параконсистентных искусственных нейронных сетей позволяет добавить фактор неопределенности, уважая традиционный ортодонтический диагноз, при этом контекстуализируя различные черепно-лицевые области. Результат анализа состоит из степеней скелетного, передне-заднего и вертикального расхождения, а также степеней зубного расхождения по отношению к нижним и верхним резцам.