Veracity sangat penting dalam auditing karena audit bergantung pada kualitas bukti. Auditor menggunakan data untuk menilai kewajaran laporan keuangan, efektivitas kontrol internal, kepatuhan terhadap kebijakan, serta potensi risiko fraud. Jika data yang digunakan tidak akurat, maka analisis auditor dapat menghasilkan kesimpulan yang salah. 

Sebagai contoh, dalam audit penjualan, auditor mungkin menerima data revenue dari sistem accounting. Namun, jika data tersebut tidak cocok dengan data invoice, bukti pengiriman, penerimaan kas, atau data retur, maka auditor perlu mempertanyakan keandalan data tersebut. Ketidaksesuaian ini bisa disebabkan oleh kesalahan sistem, input manual yang salah, duplikasi transaksi, atau bahkan indikasi manipulasi. 

Veracity juga penting dalam proses audit analytics. Ketika auditor menggunakan tools analitik untuk mendeteksi anomali, hasil analisis sangat bergantung pada kualitas data input. Jika data yang dianalisis tidak bersih, tidak lengkap, atau tidak konsisten, maka hasil audit analytics dapat menghasilkan false positive atau false negative. Artinya, auditor bisa saja mencurigai transaksi yang sebenarnya normal, atau justru melewatkan transaksi yang berisiko. 

Dalam Big Data, veracity sering dikaitkan dengan kebutuhan untuk mengidentifikasi bias, ambiguitas, dan ketidakakuratan agar insight yang dihasilkan tidak menyesatkan. Penelitian tentang veracity menekankan bahwa kualitas data perlu diperhatikan agar kesalahan inferensi dapat dikurangi dan hasil analisis menjadi lebih akurat. 

Dalam audit, bukti audit harus memiliki kualitas yang memadai. Kualitas bukti tidak hanya ditentukan oleh jumlah dokumen atau banyaknya data, tetapi juga oleh keandalan dan relevansinya. Di sinilah veracity berperan sebagai dasar untuk menilai apakah data dapat dijadikan bukti audit yang kuat. 

Misalnya, auditor menerima daftar pembayaran vendor dari sistem keuangan. Untuk memastikan veracity data tersebut, auditor dapat membandingkannya dengan purchase order, invoice, goods receipt, bukti transfer bank, dan master data vendor. Jika semua data saling mendukung, maka tingkat kepercayaan terhadap transaksi tersebut meningkat. Namun, jika terdapat perbedaan nama vendor, nomor rekening, tanggal pembayaran, atau nominal transaksi, maka auditor perlu melakukan pemeriksaan lebih lanjut. 

Veracity juga berkaitan dengan audit trail. Data yang baik seharusnya dapat ditelusuri dari awal hingga akhir. Auditor perlu mengetahui siapa yang membuat transaksi, kapan transaksi dibuat, siapa yang menyetujui, apakah ada perubahan data, dan apakah perubahan tersebut memiliki otorisasi. Tanpa audit trail yang jelas, data menjadi lebih sulit dipercaya. 

Dalam dunia auditing modern, Big Data Analytics dan artificial intelligence semakin digunakan untuk meningkatkan akurasi, reliability, dan kualitas audit. Namun, teknologi tersebut tetap membutuhkan data yang berkualitas agar hasilnya dapat dipercaya.