El creciente volumen de información disponible para los tomadores de decisiones hace que sea cada vez más desafiante procesar todos los datos durante la toma de decisiones. Como resultado, un método para seleccionar solo la información relevante es altamente deseable. Además, dado que el significado de la información depende de su contexto, el proceso de toma de decisiones requiere mecanismos para identificar el contexto de escenarios específicos. En este documento, proponemos un marco conceptual que utiliza la Teoría de Situaciones para formalizar el concepto de contexto y analizar la relevancia de la información. Basándonos en este marco, introducimos un proceso de razonamiento basado en inferencias que identifica automáticamente la información necesaria para caracterizar una situación dada. Evaluamos nuestro enfoque en un escenario de ciberseguridad donde agentes informáticos responden a consultas utilizando la información disponible y compartiendo hechos relevantes con otros agentes. Los resultados muestran que nuestro método reduce significativamente el tiempo requerido para inferir respuestas a consultas específicas de la situación. Además, demostramos que usar solo información relevante proporciona las mismas respuestas que usar toda la base de conocimientos. Finalmente, mostramos que el método se puede aplicar a un conjunto limitado de consultas de entrenamiento, permitiendo la reutilización de hechos relevantes para abordar nuevas consultas de manera efectiva.