Questa metodologia abbandona la speranza di ridurre lo scopo della visione al compito generale di descrivere scene. Al contrario, si tenta di risolvere direttamente un problema specifico facendo uso delle informazioni, delle rappresentazioni, degli algoritmi e delle apparecchiature appropriate al fine che si persegue. Viene a cadere la necessità di supporre l'esistenza di una rappresentazione comune ad alto livello come il modello tridimensionale del mondo. Questo approccio è conosciuto con il termine ``visione finalizzata'' (goal-directed o pourposive vision ).
Una scuola che si identifica in questa metodologia è la percezione attiva di Bajcsi, che definisce così il processo di visione: ``Per noi l'enfasi è nello studio della modellazione e le strategie di controllo per la percezione, cioè la modellazione dei sensori, degli oggetti, dell'ambiente, e le loro interazioni per un dato scopo, che può essere la manipolazione, la mobilità e il riconoscimento''. La principale differenza tra questo approccio e quello di Marr è di rendere esplicito il modello dei sensori, mentre per Marr i sensori fanno parte del livello di realizzazione fisica, e quindi non influenzano gli altri livelli.
La percezione attiva afferma che non possiamo studiare la visione senza analizzare come estrarre informazioni dalle scene mediante modelli espliciti del processo di acquisizione. La visione viene considerata non più isolatamente ma come parte integrante di un sistema intelligente, dotato di scopi e funzionalità. In breve c'è la tendenza a riunire il ruolo della visione con quello del controllo (soprattutto in robotica) e di utilizzare le capacità di intervento del sistema per risolvere i problemi difficili se affrontati solo dal punto di vista computazionale. Questo approccio ha introdotto nuovi criteri di ottimalità, in particolare la necessità di algoritmi funzionanti in tempo reale, portando a preferire algoritmi meno sofisticati, ma più rapidi; e anche a preferire algoritmi che funzionano correttamente anche in presenza di rumore. Il rumore stesso non è più visto come una spiacevole fatalità, ma come componente intrinseca del processo di misurazione, da tenere in debito conto nella progettazione del sistema.