To produce smooth human-robot interactions, it is important for robots to be able to answer users’ questions accurately and provide a suitable explanation for why they arrive to the answer they provide. However, in the wild, the user may ask the robot questions relating to aspects of the scene that the robot is unfamiliar with and hence be unable to answer correctly all of the time. In order to gain trust in the robot and resolve failure cases where an incorrect answer is provided, we propose a method that uses Grad-CAM explainability on RGB-D data. Depth is a critical component in producing more intelligent robots that can respond correctly most of the time as some questions might rely on spatial relations within the scene, for which 2D RGB data alone would be insufficient. To our knowledge, this work is the first of its kind to leverage depth and an explainability module to produce an explainable Visual Question Answering (VQA) system. Furthermore, we introduce a new dataset for the task of VQA on RGB-D data, VQA-SUNRGBD. We evaluate our explainability method against Grad-CAM on RGB data and find that ours produces better visual explanations. When we compare our proposed model on RGB-D data against the baseline VQN network on RGB data alone, we show that ours outperforms, particularly in questions relating to depth such as asking about the proximity of objects and relative positions of objects to one another. / För att skapa smidiga interaktioner mellan människa och robot är det viktigt för robotar att kunna svara på användarnas frågor korrekt och ge en lämplig förklaring till varför de kommer fram till det svar de ger. Men i det vilda kan användaren ställa frågor till roboten som rör aspekter av miljön som roboten är obekant med och därmed inte kunna svara korrekt hela tiden. För att få förtroende för roboten och lösa de misslyckade fall där ett felaktigt svar ges, föreslår vi en metod som använder Grad-CAM-förklarbarhet på RGB-D-data. Djup är en kritisk komponent för att producera mer intelligenta robotar som kan svara korrekt för det mesta, eftersom vissa frågor kan förlita sig på rumsliga relationer inom scenen, för vilka enbart 2D RGB-data skulle vara otillräcklig. Såvitt vi vet är detta arbete det första i sitt slag som utnyttjar djup och en förklaringsmodul för att producera ett förklarabart Visual Question Answering (VQA)-system. Dessutom introducerar vi ett nytt dataset för uppdraget av VQA på RGB-D-data, VQA-SUNRGBD. Vi utvärderar vår förklaringsmetod mot Grad-CAM på RGB-data och finner att vår modell ger bättre visuella förklaringar. När vi jämför vår föreslagna modell för RGB-Ddata mot baslinje-VQN-nätverket på enbart RGB-data visar vi att vår modell överträffar, särskilt i frågor som rör djup, som att fråga om objekts närhet och relativa positioner för objekt jämntemot varandra.