Pareto principas yra ekonomikoje ir versle dažnai naudojama koncepcija, siekiant pagerinti produktyvumą ir priimti geresnius sprendimus. Pagrindinė idėja yra ta, kad maždaug 80% bet kokio rezultato yra pagrįsti maždaug 20% darbo, pastangų ar išteklių, naudojamų jam sukurti. Tai naudojama kaip bendra nykščio taisyklė, ir nesitikima, kad ji tiksliai atitiks tikrovę. Pavyzdys galėtų būti mintis, kad 20% asmens darbo yra atsakinga už maždaug 80% jo produktyvumo per tam tikrą dieną. Pareto principas naudojamas įvairiuose kontekstuose – nuo verslo valdymo iki ekonominių rezultatų prognozavimo.
Šio principo idėja kilo garsiam 1800-aisiais gimusiam ekonomistui Vilfredo Pareto. Jis padarė garsų komentarą, kad apie 20% žmonių Italijoje turėjo apie 80% žemės. Šis faktas padėjo vyrui, vardu Joseph M. Juran, sugalvoti tikrąjį principą. Jis nepavadino jo „Pareto principu“, tačiau šis vardas išpopuliarėjo ir galiausiai tapo vyraujančiu. Juranas principą laikė pirmiausia valdymo strategija ir universalia koncepcija, kurią galima pritaikyti daugelyje sričių.
Kai kurie ekspertai pabrėžia, kad Pareto principas nėra griežta taisyklė. Tai laikoma labiau patikima prielaida ir daugeliu atvejų ji nebūtinai bus tiksliai taikoma. Pavyzdžiui, žmogus gali manyti, kad 20 % jo įmonės produktų greičiausiai atneš 80 % jo pelno, ir viskas greičiausiai taip susiklostys, tačiau bet kuri įmonė gali matyti rezultatus iškreiptus visiškai kitaip, pvz. 90% nuo 20% arba 40% nuo 50%. Taip pat nėra svarbu, kad du skaičiai sudarytų net 100%.
Žmonės dažnai naudojasi Pareto principu, norėdami priimti svarbius sprendimus, kaip panaudoti savo laiką. Idėja tokia, kad jei žmogus didžiąją laiko dalį gali skirti užduotims, kurios sukuria 80% jo rezultatų, jis turės daug sėkmingesnį ir produktyvesnį rezultatą. Pavyzdys galėtų būti verslo vadovas, nusprendęs skirti didžiąją dalį įmonės premijos pinigų 20 % darbuotojų, kurie daugiausia prisideda prie sėkmės. Daugelis verslo vadybininkų nusprendžia taikyti Pareto principą kaip būdą pagerinti verslo efektyvumą, tačiau jei jis taikomas neteisingai, neigiami rezultatai paprastai yra didelė tikimybė.